RAG

52 статей

1ч 16м
🧬 Пять ключевых исследований ИИ по версии Y Combinator
Y Combinator · 12.06 · 15,7 тыс. просм.
1ч 39м
🧠 Гайд по RAG и MCP: как соединить ИИ с вашими данными и инструментами
freeCodeCamp.org · 22.01 · 137 тыс. просм.
1ч 40м
🚀 Барыш Гюльтекин из Snowflake: Почему ИИ-агенты заменят традиционную бизнес-логику
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything" · 14.01 · 57,2 тыс. просм.
1ч 17м
💡 Как адаптировать LLM: от обучения инструкциям до RAG
MIT OpenCourseWare · 07.01 · 9,8 тыс. просм.
28 мин
🧠 Как семантическое кэширование оптимизирует работу ИИ-агентов
DeepLearning.AI · 05.12.25 · 831 просм.
35 мин
🤖 Как SAP учит ИИ-агентов понимать сложные бизнес-процессы с помощью графов знаний
DeepLearning.AI · 03.12.25 · 750 просм.
26 мин
🏛 Как запустить ИИ в продакшен: уроки BlackRock по созданию безопасных агентов и RAG-систем
DeepLearning.AI · 02.12.25 · 740 просм.
1ч 49м
🎯 Афшин и Шервин об эволюции оценки LLM: от человеческой разметки до агентов-симуляторов
Stanford Online · 02.12.25 · 53,1 тыс. просм.
1ч 49м
🧱 Beyond LLM: Стэндфордский гайд по созданию агентных систем в 2025 году
Stanford Online · 21.11.25 · 363 тыс. просм.
1ч 49м
🧠 Как RAG, Tool Calling и агенты связывают LLM с реальным миром: лекция CME295 в Стэнфорде
Stanford Online · 18.11.25 · 72,6 тыс. просм.
1ч 49м
🧠 От RAG до автономных агентов: лекция Stanford CME295 о будущем LLM
Stanford Online · 18.11.25 · 72,6 тыс. просм.
1ч 22м
📊 Чип Хьюен: как создавать ИИ-продукты, которые действительно работают
Lenny's Podcast · 23.10.25 · 46,4 тыс. просм.
45 мин
🛠 Майкл Бернштейн: «AI-агенты предсказывают поведение человека точнее, чем мы думали»
Stanford Online · 17.10.25 · 25,3 тыс. просм.
50 мин
🧠 Вишал Мишра о границах ИИ: «AGI должен создавать новые манифольды»
a16z (Andreessen Horowitz) · 13.10.25 · 11,3 тыс. просм.
1ч 01м
🌌 Созвездие навыков: Как MIT и Oak National Academy переосмысляют ИИ в школах
MIT OpenCourseWare · 09.10.25 · 21,1 тыс. просм.
1ч 11м
🔄 Итан Смит о тактиках вывода продуктов в рекомендации ChatGPT
Lenny's Podcast · 14.09.25 · 155 тыс. просм.
11 мин
🤖 7 ключевых концепций ИИ от IBM: от автономных агентов до супер-интеллекта
IBM Technology · 01.09.25 · 1,1 млн просм.
53 мин
🧠 Дармеш Шах: «ИИ — это не автозамена, а интерн с докторской степенью»
My First Million · 16.07.25 · 323 тыс. просм.
19 мин
🧠 Джефф Хьюбер: «Мы научили базу данных Chroma играть в Doom без логического вывода»
DeepLearning.AI · 27.03.25 · 625 просм.
1ч 25м
🧩 Гай Гур-Ари об автоматизации разработки: «ИИ-агенты заменят ручное написание кода»
The Cognitive Revolution · 27.03.25 · 18,9 тыс. просм.
57 мин
🧠 Инсоп Сонг: «Агентный ИИ — эволюция языковых моделей»
Stanford Online · 05.02.25 · 637 тыс. просм.
1ч 08м
🧬 Джордж Сивулка: «RAG не работает, будущее за Scaling at Inference»
20VC (Harry Stebbings) · 22.01.25 · 14,3 тыс. просм.
45 мин
🛠 Основатель Shelf Седрик Болл: «Неструктурированные данные — это топливо для ИИ, но оно может быть грязным»
Eye on AI · 29.12.24 · 746 просм.
33 мин
🏢 Ник Якоби из Cohere: «Через 5 лет рынок ИИ захватят малые модели, а не гиганты»
Machine Learning Street Talk · 20.11.24 · 4,4 тыс. просм.
51 мин
🐘 Аватар из Timescale: «PostgreSQL заменяет специализированные векторные базы данных»
Eye on AI · 18.11.24 · 710 просм.
1ч 50м
💡 Как создать RAG-чат-бот на JavaScript и Next.js: полное руководство
freeCodeCamp.org · 07.11.24 · 169 тыс. просм.
47 мин
🛠 Иван (Cohere): «Мы строим ИИ как систему, а не просто модель»
Machine Learning Street Talk · 10.10.24 · 11,6 тыс. просм.
2ч 03м
🤖 Иллюзия автономии: почему будущее ИИ-агентов за жестким кодом
The Cognitive Revolution · 18.09.24 · 2,8 тыс. просм.
1ч 13м
📊 «Enterprise-поиск сложнее Google»: Патрик Льюис о корпоративных ИИ-системах
Machine Learning Street Talk · 16.09.24 · 14,2 тыс. просм.
1ч 30м
🛠 Саурабх Баджи из Cohere: как прагматичный подход к LLM меняет правила игры в enterprise
Machine Learning Street Talk · 12.09.24 · 6,8 тыс. просм.