Поиск
Найдено: 50
2ч 30м🧠 Self-Supervised Learning: эволюция зрения от алгоритмов к разуму
1ч 14м🧠 Как победить ручную разметку данных: эволюция Self-Supervised Learning
1ч 16м🧩 Как работают трансформеры: От self-attention до BERT и Hugging Face
33 мин🧠 DeepMind представили алгоритм BYOL: новая веха в self-supervised обучении
1ч 14м🚀 Самообучение нейросетей: как ИИ понимает мир без разметки данных
58 минЯн Лекун: «Самообучение — это темная материя интеллекта»
2ч 45м🧠 Ян Лекун: почему модели мира важнее языковых способностей
1ч 39м🛠 Кион Катон-Фу из Stanford: «Глубокое обучение — это прежде всего инженерная дисциплина»
1ч 20м🎯 Филип Изола о сути ИИ: Почему обучение представлениям — это ключ к интеллекту
49 мин🧠 Адриан Гайден из TRI: «Мы знаем, как машины учатся, но не умеем их обучать»
1ч 09м🌐 Ранджай Кришна в Stanford CS231N: эволюция мультимодальных архитектур от CLIP до Molmo
1ч 14м🚀 Тим Скарфе: «Почему самообучение нейросетей эффективнее человеческой разметки?»
45 мин🧠 Обучение без учителя: как метод SCAN классифицирует изображения без единой метки
1ч 16м🧩 Обучение представлений на основе сходства: лекция Сары Бири в MIT
30 мин🌍 Братья Бенджио: история пионеров глубокого обучения, хрупкость нейросетей и будущее ИИ
2ч 44м📸 Как победить технологических гигантов: правила игры Кевина Систрома
1ч 18м🎯 Юньчжу Ли на CS231N: от моделей мира к большим моделям поведения
42 мин🧠 Искусственный интеллект, одиночество и права машин: диалог Губермана и Фридмана
3ч 03м🧠 Лекс Фридман: Как выковать богов и остаться человеком
1ч 20м💡 Махмуд Фелфель: «Будущее контента за текстовым режиссированием голоса»
1ч 53м🧠 Элегантная математика ИИ: Анил Анантасвами о скрытых механизмах нейросетей
30 мин🧠 Янник Килчер: может ли Supervised Contrastive Learning заменить кросс-энтропию?
30 мин📉 Yannic Kilcher о Supervised Contrastive Learning: «Революция или шум?»
54 мин🎥 Ян Лекун: «AGI не существует, человеческий интеллект специализирован»
1ч 12м🔄 Лекция CS231N: Математический анализ авторегрессионных моделей и VAE
28 мин🧬 Биология в латентном пространстве: как глубокое обучение и ИИ меняют поиск лекарств
3ч 19м🌐 Проклятие размерности: почему нейросети всегда занимаются экстраполяцией
16 мин🎓 Гари Маркус о будущем ИИ: от чат-ботов до угрозы демократии
34 мин🧠 Рэндалл Балестриеро о LLM: «Предобучение не всегда стоит затрат»
45 мин🧠 Разбор алгоритма SCAN: трехэтапная кластеризация изображений без учителя
50 мин🧠 Кейт Саенко: как ИИ учится «видеть» без подсказок человека
1ч 12м🌱 Юрген Шмидхубер: от истоков глубокого обучения до колонизации космоса
35 мин🧩 Facebook AI представила XCiT: линейная сложность внимания через кросс-ковариацию каналов
54 мин🧠 Фатих Порикли: «Зрение занимает 75% активности мозга, и мы учим ИИ тому же»
55 мин❌ Ян Лекун: «Почему большие языковые модели никогда не поймут реальность»
48 мин🧠 Мидо Ассран описал работу предиктивной архитектуры ИИ V-JEPA
59 мин🛡 Устойчивая автономность: как роботы учатся навигации без GPS и света
1ч 23м🚀 Как стартап Imbue планирует изменить ИИ-агентов с помощью 10 000 чипов H100 и оптимизации вычислений
40 мин⚡ От хайпа к продуктивности: Эндрю Ын и Лоуренс Морони о будущем TensorFlow
1ч 30м🧠 Саймон Корнблит из GoogleAI об архитектуре SimCLR и будущем компьютерного зрения
58 мин🛑 Ян ЛеКун представил архитектуру JEPA для создания модели мира
2ч 51м🛠 Цифровая евгеника: как современный ИИ автоматизирует социальное насилие
1ч 13м🐱 Ян Лекун: «Современный ИИ глупее кота, а страхи перед ним преувеличены»
35 мин🧠 Как интеграция теорий сознания делает искусственный интеллект более гибким
49 мин🖼 Как нейросеть TUNIT научилась переносить стили изображений без разметки
37 мин🌐 Искусственная кожа от Meta и русский DALL-E: подробный обзор ML News от Янника Кильхера
44 мин🧠 Искусственный интеллект научился превращать активность мозга в текст
1ч 14м🤖 Технологии LLM и RAG в MIT: как работают современные языковые модели
1ч 14м🧠 Профессор MIT Рама Рамакришнан о принципах работы LLM и GPT
1ч 55м🤖 Ян Лекун, Себастьян Бубек и Тристан Харрис обсудили будущее ИИ