П
💬 Заметные цитаты
непредсказуемость структуры языковых моделей
«В отличие от языков программирования или операционных систем, абстракции языковых моделей — «текучие». Вы не понимаете, что происходит внутри.»
критика цепочек рассуждений (CoT)
«Иногда кажется, что цепочки рассуждений — это просто скам, чтобы заставить вас генерировать больше токенов.»
проблема современных ИИ-бенчмарков
«Проще говоря, все бенчмарки неверны: каждый из них измеряет совсем не то, что нужно в реальности.»
логика как процесс познания
«По мере того как мы получаем больше знаний, мы сужаем круг возможных миров, в которых можем находиться.»
определение обоснованности и полноты
«Идеально вы хотите иметь истину, всю истину и ничего, кроме истины. Обоснованность — это «ничего, кроме истины», а полнота — «вся истина».»
«Overoptimization is essentially overfitting in fancier naming.»
«Never let your advisers tell you that your archive papers will never matter.»
«Мы должны искать не способы сделать лошадей или машины быстрее, а создавать новые типы приложений.»
👥 Часто вместе с
📺 Где появляется
🧠 Ключевые концепции
🎬 Упомянутые фильмы
📈 Темы
Percy Liang4Tatsu Hashimoto2Stanford University2Stanford Online2CS3361Propositional Logic1Adept1Hugging Face1Stanford CS2211SAT solver1AGI1OpenAI1
📺 Материалы с участием
58 мин🎓 Перси Лян: «Цепочки рассуждений в нейросетях могут быть уловкой для продажи токенов»
1ч 14м📈 Сможет ли ИИ сломать график роста ВВП, который не менялся 150 лет?
1ч 13м🧠 Уроки Стэнфорда: Почему логика всё ещё критически важна для современного ИИ
1ч 20м🚀 Stanford CS336: секреты обучения reasoning-моделей DeepSeek-R1, Kimi и Qwen
1ч 18м🏗 Стэнфорд запустил курс CS336 по созданию LLM: от байтовых токенов до GPU-ядер
1ч 18м🧠 Стенфорд запускает CS336: как собрать языковую модель с нуля в эпоху ИИ-гигантов
31 мин🤖 Индустрия на пороге 2026: как агенты и новые методы оценки меняют AI-разработку
29 мин🚀 Перси Лян о будущем ИИ: «Нам нужны новые типы приложений, а не просто более быстрые лошади»