Data Portal | DS & ML

Топ-10 курсов Стэнфорда по ИИ и машинному обучению — сразу с официальными страницами и материалами. CS221: Искусственный интеллект https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOca_Ovz1DvdtWuz8Bf

Единственный читлист по большим языковым моделям, который тебе понадобится : https://drive.google.com/file/d/1RFDR_mbDJyi07ThJm1yOKv23LkHXY-U6/view Покрывает концепции, архитектуры и прикладные сцена

Стэнфорд показал, что Claude, GPT и Gemini задействуют только долю доступного креативного потенциала. Всего один промпт позволяет разблокировать более сильную версию ЛЛМки. Когда ты задаёшь вопрос,

8 техник для получения лучших ответов от LLM 👉 Большинство взаимодействует с LLM одинаково: задаёт вопрос, отправляет и работает с результатом. Это zero-shot промптинг, базовый уровень. Если ответы

Теперь можно искать по PDF на 500 страниц без чанкинга и без векторизации. Андрей Карпати недавно озвучил идею: что если база знаний работает как вики, а не как векторная база? OpenKB — open-source

Self Attention vs Cross Attention вручную Измени размеры матриц сам - https://byhand.ai/aMisxP Два механизма внимания рядом. Оба проецируют X в запросы; оба считают внимание через S = Kᵀ × Q и F =

Дообучение DeepSeek-OCR под свой язык (100% локально) Большинство визуальных моделей обрабатывают документы как длинные последовательности токенов, из-за чего работа с большим контекстом становится д

CPU vs GPU vs TPU vs NPU vs LPU — разбор архитектур. 5 типов железа сегодня тянут ИИ-нагрузки. Каждый делает свой компромисс между гибкостью, параллелизмом и доступом к памяти. > CPU > Универсальные

MIT собрал 7 часов материала, где есть всё, что нужно знать про генеративный ИИ бесплатно. Стабильная диффузия и ДАЛЛ·Е Нейросети Обучение с учителем Представление и обучение без учителя Обучение с п

Реализация нейронной сети с нуля на чистом ассемблере x86-64 Да, всё верно. Будем делать это на максимально низком уровне. В этой статье мы реализуем небольшую нейросеть для XOR на ассемблере x86-64.