by Mikhail
Это подкаст о машинном обучении от неспециалиста для неспециалистов. Буду рассказывать о развитии индустрии, проводить ликбез, объяснять терминологию и профессиональные жаргонизмы, общаться с профессионалами из индустрии Искусственного Интеллекта. Я сам не так давно начал погружаться в эту тему и по мере своего развития буду делиться своим пониманием этой интересной и перспективной области знаний. Почта для обратной связи: [email protected] Сообщество подкаста в ВК: https://vk.com/mlpodcast Телеграм-канал: https://t.me/toBeAnMLspecialist Я в телеграме: @kmsint
Language
🇷🇺
Publishing Since
1/15/2020
Email Addresses
1 available
Phone Numbers
0 available
April 17, 2025
В гостях сегодня Татьяна Шаврина, старший научный сотрудник Института Языкознания РАН. Обсуждаем бенчмарки - стандартизированные наборы тестов, метрик и протоколов оценки, предназначенные для объективного измерения производительности больших языковых моделей. Что произошло в индустрии за последние 4 года с момента записи предыдущего выпуска? Все ли проявления естественного интеллекта можно наблюдать у искусственного? Как автоматизировать науку? Как и для чего автоматически проверять новые архитектуры сетей на разных доменах? Скоро ли агентные системы начнут выигрывать у людей kaggle-соревнования? Как ИИ-учёные ддосят учёных-людей? Зачем большим языковым моделям сдавать выпускные экзамены на бакалавра? Как не допустить того, чтобы разработчики бенчмарков и больших моделей договорились? Какие проблемы существуют у современных решений? Почему к OpenAI всегда так много претензий? Кто и как придумывает бенчмарки? Придумали ли бенчмарк для определения, что AGI уже здесь? Если заработал сто миллиардов долларов, то уже AGI? Где взять бенчмарки, если ты не OpenAI? Почему высокие метрики на бенчмарках могут не являться решающим фактором при выборе модели под свою задачу? Обо всём этом и многом другом в выпуске! Ссылки выпуска: Телеграм-канал Татьяны ( https://t.me/rybolos_channel) Буду благодарен за обратную связь! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" ( https://t.me/toBeAnMLspecialist) Обо мне ( https://t.me/toBeAnMLspecialist/935) Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint) Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected] Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов и вообще вести проекты на Python! Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_72). Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
March 31, 2025
Ещё год назад собирались записаться с Тимуром Гуевым (автором самого популярного и, на мой взгляд, самого лучшего курса по Python на русском языке) на тему необходимости математики для современного программиста. Но тогда почему-то не получилось, зато получилось теперь и мы пообщались не только про математику, но и про алгоритмы. Почему если хочется хороших и быстрых денег, то это не про программирование? Бывают ли ненужные знания? Спрашивают ли на собесах про функцию Аккермана? Нужны ли компаниям олимпиадники? Система образования устарела? Нужно ли вместо математики в ВУЗах больше практических дисциплин и проектной работы? Как соревноваться с ChatGPT в решении задач? Смотрят ли работодатели на скор на литкоде? Спасут ли хорошие алгоритмы плохой продукт? Чем плоха преждевременная оптимизация? Обо всём этом и многом другом в выпуске! Ссылки выпуска: Все курсы от Поколения Python ( https://www.pygen.ru/) Телеграм-канал Тимура и его команды ( https://t.me/pygen_ru) Статьи Тимура на Хабре ( https://habr.com/ru/users/tguev/articles/) Буду благодарен за обратную связь! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" ( https://t.me/toBeAnMLspecialist) Обо мне ( https://t.me/toBeAnMLspecialist/935) Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint) Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected] Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов! Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_71). Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
March 28, 2025
Продолжаем разговор с Александром Резановым про генеративный искусственный интеллект. Александр - ML Engineer, специализирующийся на генеративном компьютерном зрении и сегодня поговорим про видео. Что проще генерировать, картинки или текст? Может ли беговая дорожка обыграть в шахматы чемпиона мира? Почему все модели неверны? Как машины могут ехать, если колёса крутятся в разные стороны? Как померить "волтность" модели и что это вообще такое? Зачем изучать старые архитектуры нейросетей, если сейчас миром правят трансформеры? Как задача генерации видео делает модели умнее? Как индустрия для взрослых в очередной раз двигает прогресс? Когда модели будут генерировать полноценные фильмы? Обо всём этом в выпуске! Ссылки выпуска: Статья про VizDoom ( https://worldmodels.github.io) Genie 2 от Deepmind ( https://deepmind.google/discover/blog/genie-2-a-large-scale-foundation-world-model/) Muse от Microsoft, появилось в феврале 2025 на ту же тему ( https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/) Буду благодарен за обратную связь! Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" ( https://t.me/toBeAnMLspecialist) Обо мне ( https://t.me/toBeAnMLspecialist/935) Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint) Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected] Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов! Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_70). Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом ( https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)
Егор Толстой, Стас Цыганов, Екатерина Петрова и Евгений Кателла
libo/libo
РЭШ
Т—Ж
libo/libo
Медуза / Meduza
libo/libo
Дилетант
Alexey Ponomarev, Anna Filimonova
libo/libo
Медуза / Meduza
Feed Master by Umputun
Эхо Подкасты
Jura.Vafin
Сигнал / Signal
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at [email protected] for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.