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筛选结果

8 篇
排序
7 张幻灯片1:16:29EN → 简体中文
JSJane Street· 2026年8月26日Grant Sanderson 与 Alok Puranik:从群论看位置编码Grant Sanderson, Alok Puranik · 3Blue1Brown从注意力机制的假设出发,他们推导矩阵指数,并将旋转、衰减和 Jordan 块与 RoPE、ALiBi 联系起来。Transformers & attentionMathematics机器学习基础+1
2:36:13ZH
Zhang Xiaojun Podcast· 2025年2月24日播客 · 2 人对谈松琳解读 DeepSeek、Kimi 与 MiniMax 的注意力新论文嘉宾 Songlin Yang(松琳) · 主持 张小珺从动态稀疏注意力到线性注意力混合架构:三条长上下文路线如何兼顾训练、推理与硬件效率Transformers & attentionGPU programming & kernels模型与训练+2
44:16EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年9月5日播客 · 2 人对谈一场完美的演示,距离能让你付费购买的产品还有十年主持 Sarah Guo, Elad GilAndrej Karpathy 借用 Waymo 长达十年的时间差、特斯拉的软件押注,以及一门新的 AI 课程,论证自主智能会卡在产品化和全球化这两关上,而不是卡在第一段惊艳的视频上。企业与战略Transformers & attentionScaling Laws+3
34:09EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年6月27日播客 · 2 人对谈五个独立团队都找到了同一个胜过 Transformer 的 10:1 混合比例主持 Sarah Guo, Elad GilS4 和 Mamba 的作者认为,以状态空间(state-space)层为主、再掺一点注意力(attention)的架构才真正有效,他们首先把它做成了实时语音。模型与训练Transformers & attention语音 AI+3
41:58EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年11月2日播客 · 2 人对谈可靠性是瓶颈,自主性才会让 AI 显得有生命主持 Sarah Guo, Elad GilIlya Sutskever 与 Sarah Guo、Elad Gil 谈 AlexNet、OpenAI 的利润上限公司(capped profit)押注、为什么小模型主要损失可靠性,以及他为数字生命划的那条线。模型与训练通用人工智能Scaling Laws+3
35:24EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年8月24日播客 · 2 人对谈《Attention Is All You Need》作者如今像编译字节码一样编译 mRNA主持 Sarah Guo, Elad GilJakob Uszkoreit 谈 Transformer 为什么会胜出、模型为什么把算力花在错的地方,以及药物发现为什么必须从筛选转向生成。模型与训练AI for scienceTransformers & attention+2
35:36EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2023年4月13日播客 · 2 人对谈通用人工智能只是副产品:Noam Shazeer 谈 Transformer、Character.AI 与两小时的聊天主持 Sarah Guo, Elad Gil2023 年 4 月,这位 Transformer 论文的合著者在 No Priors 节目中讲述,一家只有 22 人的创业公司如何把开放式聊天做成消费级产品,并把通用人工智能(AGI)看作让模型变得更聪明的副产品。产品与体验Company BuildingAI startups & small teams+3
1:46:01EN → 简体中文
Lex Fridman· 2019年4月29日播客 · 2 人对谈AlphaStar 击败 TLO 那晚,团队去了酒吧嘉宾 Oriol Vinyals · 主持 Lex FridmanOriol Vinyals 谈 DeepMind 如何把《星际争霸 II》变成一个序列问题、搭建智能体联盟,以及为什么他仍然不肯说这款游戏已经被解决。智能体Reinforcement LearningMulti-agent systems+3