---

Видео на тему: NeuroStorm - видео

Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=AMKbV1oYCI4 🚀 Gemini 2.0 Pro Experimental уже здесь, и это самый продвинутый искусственный интеллект Google на сегодняшний день! Но как он работает в реальных задачах на рассуждение? В этом видео я погружаюсь в раннее тестирование Gemini 2.0 Pro, исследуя его логические способности, возможности кодирования, мультимодальные функции и новаторские инструменты искусственного интеллекта, такие как выполнение кода и обоснование поиска Google. ⚡ Рассмотрены особенности модели.: 🔹 Мультимодальный ИИ: понимание и генерация собственных изображений 🔹 Контекстное окно токена размером 2 млн - одно из самых продолжительных в отрасли! 🔹 Заземление с помощью поиска Google для получения актуальной информации в режиме реального времени 🔹 Функция, вызывающая агентов искусственного интеллекта и поддержку структурированного вывода 🔹 Предположения о тестировании – является ли эта модель искусственного интеллекта Google самой сильной на сегодняшний день? 📌 Связанные темы и ключевые слова: #Gemini2 #GoogleGemini #Gemini2Pro #AIReasoning #GeminiVsGPT4 #Искусственный интеллект #машинноеобучение #LLM #TechNews 🔥 Если это видео показалось вам интересным, нажмите кнопку "Мне нравится" и подпишитесь на новые обновления искусственного интеллекта, сравнения моделей и подробные сведения о новейших LLM! 💬 Что вы думаете об эксперименте Gemini 2.0 Pro? Бросит ли он вызов GPT-4, Claude или Mistral? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже! Временные метки: 00: 00 Знакомство с Gemini 2.0 Pro Experimental 00: 24 Возможности модели и первые впечатления 01: 44 Подробная разбивка функций 04: 16 Тесты кодирования и производительность 08: 27 Возможности рассуждений и мысленные эксперименты 16:34 Заключение и заключительные мыслиОригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=8H6vABTz6Wk AI Explained эксперт в области нейросетей, создатель бенчмарка simplebench. 12 часов назад было представлено Deep Research, и я тщательно протестировал его, включая vs Deepseek R1 с поиском, Gemini Deep Research и даже R1 в Perplexity. Это заметный шаг вперед, с одной большой оговоркой. Я приведу все контрольные показатели, свое первоначальное впечатление о модели o3 внутри и многое другое. Главы: 00: 00 - Введение 01: 06 - Мощь o3, последний экзамен человечества, GAIA 03: 55 - Простые тесты 06: 00 - Хорошие новости против Deepseek R1 и Gemini Deep Research 09: 32 - Плохие новости о галлюцинациях 14: 14 - Что нельзя просмотреть? 14: 42 - О покупках? 16: 40 - Заключительные соображенияОригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=YkCDVn3_wiw Марк Чен, Джош Тобин, Нил Аджарапу и Иса Фулфорд представляют и демонстрируют Deep Research из Токио. 00:07 Введение и цель мероприятия 00:50 Введение в O One и Deep Research 01:46 Преимущества Deep Research 02:40 Применение Deep Research 03:46 Демонстрация Deep Research 07:12 Применение Deep Research в повседневной жизни 09:19 Глубокие исследования и модель трех рассуждений 10:14 Достижения модели 11:25 Внутренние критерии и оценки 13:34 Примеры использования модели 16:29 Результаты и отчеты 18:00 Применение модели 19:14 Глубокое исследование 19:45 Важность глубокого исследования Deep Research — это новый режим работы ChatGPT, анонсированный OpenAI. Он позволяет модели выходить на новый уровень автономности и самостоятельно вырабатывать планы работ и проводить глубокие исследования в интернете. Deep Research способен: Автоматизировать рутинные задачи. Инструмент берёт на себя часть работы, традиционно требующей ручного поиска и анализа данных. 1 Интеллектуально извлекать данные. Используя продвинутые алгоритмы, Deep Research способен распознавать скрытые взаимосвязи между различными источниками информации и выявлять тренды, незаметные при поверхностном анализе. Адаптироваться под запросы пользователей. Система адаптируется под запросы, будь то научные исследования, подготовка аналитических отчётов или подготовка материалов для СМИ. На одно исследование в среднем уходит от 5 до 30 минут. По итогу работы ИИ-агент также предоставляет все использованные источники и краткое изложение проделанной работы. Пока Deep Research доступен с ограничениями: пользователи ChatGPT Pro — до 100 запросов в месяц, пользователи Plus/Team — «ограниченный доступ».Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=5LGwcBLGOio @AI Explained - эксперт по нейросетям и создатель бенчмарка simple-bench. o3-mini уже здесь, и да, я прочитал статью полностью - через 2 часа после релиза и даже публикацию на Reddit AMA после запуска. Некоторые эпические детали, такие как оценка FrontierMath, которая заставила меня задуматься, вероятный новый фаворит курсора, экспертиза биологических рисков и сравнение стоимости с Deepseek R1., Но работает ли это с точки зрения базовых рассуждений - давайте выясним. Плюс, возможно, более масштабная история - все более неистовая риторика, исходящая с Запада, и, в частности, Дарио Амодеи и Александр Ван (генеральные директора Anthropic и Scale AI соответственно). Последнее, что нам нужно, это "Война искусственного интеллекта”. https://wandb.me/simple-bench (Colab): https://colab.research.google.com/dri... Главы: 00:00 - Введение 00:45 - o3 mini 05:11 - Первые впечатления от Deepseek R1 07:22 - 10-кратный масштаб, системная карта o3-mini, эссе Amodei, биткоин-кошельки… 12:40 - Финал простого конкурса 13: 03 - Видеоролики и заключительные мысли о "Войне искусственного интеллекта”Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=jC0MGFDawWg Переведено и озвучено с помощью SoniTranslate. Давайте развеем некоторые ранние мифы о DeepSeek. В 40-й серии шоу "Смесь экспертов" присоединяйтесь к ведущему Тиму Хвану вместе с экспертами Аароном Боуманом, Крисом Хэем и Кейт Соул. На прошлой неделе мы освещали выпуск DeepSeek-R1; теперь, когда весь мир в курсе событий, давайте отделим факты от шумихи. Далее, что такое перегонка моделей и почему это важно для конкуренции в сфере искусственного интеллекта? Наконец, Сэм Альтман среди других руководителей технологических компаний поделился своим ответом DeepSeek. Изменит ли R1 радикально стратегию других технологических гигантов в области открытого исходного кода? Узнайте все это и многое другое на Mixture of Experts. 0:00 – Вступление 0: 41 – Факты из DeepSeek против шумихи 21:00 – Модельная дистилляция 31:21 – Открытый исходный код и OpenAIПолная речь Илона Маска перед немецкой партией "Альтернатива для Германии" на русском языке. Перевод выполнен с помощью SoniTranslate.Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=jrf76uNs77k Невероятная эффективность дистилляции рассуждений: использование DeepSeek R1 для победы над OpenAI o1 Они обучили Bespoke-Stratos-32B, их модель рассуждений, взятую из DeepSeek-R1, используя конвейер данных Sky-T1 Berkeley NovaSky. Модель превосходит тесты Sky-T1 и o1-preview в рассуждениях (математике и коде) и почти достигает производительности DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B при обучении на в 47 раз меньшем количестве примеров. The Unreasonable Effectiveness of Reasoning Distillation: using DeepSeek R1 to beat OpenAI o1 00:00 Введение и представление гостей • Приветствие и представление Алессио, партнера и технического директора Decibel. • Представление Махеша, соучредителя и генерального директора Bespoke Labs. • Представление Райана и Чонга, инженеров-основателей Bespoke Labs. 00:58 Обсуждение работы с DataCom и DeepSeq • Обсуждение сотрудничества с DataCom и работы над языковыми моделями. • Введение в Curator, библиотеку для обработки данных. • Успешное использование Curator для обработки данных и обучения моделей. 03:40 Процесс дистилляции и его применение • Объяснение процесса дистилляции и его применения в обучении моделей. • Использование модели-учителя для генерации данных и их анализа. • Преимущества использования данных, сгенерированных моделью-учителем. 06:31 Различия в данных и их обработка • Различия в данных, генерируемых моделями, и их обработка. • Преимущества использования данных, сгенерированных моделью-учителем. • Применение логики рассуждений для улучшения ответов моделей. 08:26 Авторегрессивное декодирование и поиск • Объяснение авторегрессивного декодирования и его эффективности. • Обсуждение использования обучения с подкреплением для выполнения поиска. • Различие между обучением и поиском в ИИ. 11:20 Обобщение и применение моделей • Обсуждение обобщения моделей и их применения в коде и математике. • Успехи моделей в решении задач на логическое мышление и рассуждения. • Применение моделей для верификации кода и математики. 12:17 Обучение моделей и соотношение данных • Обсуждение обучения моделей DeepSeek с 800 тысячами примеров. • Вопрос о правильном соотношении данных для сохранения общих способностей чат-бота. • Сравнение с моделью Sky One и использование 17 тысяч примеров. 13:13 Качество данных и стратегия обработки • Важность качества данных и улучшение моделей с помощью стратегии обработки данных. • Необходимость достижения высокого уровня качества данных. • Вопрос о том, сколько данных нужно для улучшения модели. 14:09 Кривая Парето и результаты моделей • Обсуждение кривой Парето и размера модели. • Результаты моделей Sky T One и Deepseq R One. • Улучшение показателей модели Strato 7 B по сравнению с моделью 22,5 B. 15:09 Улучшение качества данных • Замена Quick QWQ на Deepseq R для улучшения качества данных. • Изменения в конвейере обработки данных. • Влияние более качественного учителя на результаты модели. 16:17 Последовательность ответов модели • Улучшение последовательности ответов модели на наборе данных Sky T One. • Изменения в конвейере для улучшения последовательности. • Фильтрация и повторная аннотация для улучшения качества данных. 18:01 Миниатюрная модель и индуктивная молитва • Обучение модели 7B для миниатюрной модели Bespoke Miniature. • Превосходство модели 7B над Lama 405B на данных 70B, 405B и 5B. • Индуктивная молитва как способ организации данных для улучшения моделей. 19:55 Роль RL и масштабирование времени вывода • Обсуждение роли RL и обучения с подкреплением. • Влияние масштабирования времени вывода на производительность моделей. • Важность качества данных и их разнообразия. 21:33 Качество данных и сотрудничество • Три аспекта качества данных: количество, качество и разнообразие. • Сотрудничество с командой Datacom и другими исследователями. • Важность качественных данных для создания качественных моделей.Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=FraQpapjQ18 Когда идет дождь, он льет как из ведра. Оператор OpenAI был протестирован и проанализирован с полным анализом документов. Помощник Perplexity оказался полезным. А что насчет Stargate? Это все дым и зеркала? Ходят сильные слухи о модели o3+ от Anthropic. Также была проведена полная разбивка Deepseek R1, и ее метод обучения говорит о состоянии искусственного интеллекта. Кстати, это не открытый исходный код. Плюс, последний экзамен Человечества и Хассабис ускоряет сроки сдачи экзамена AGI. Главы: 00:00 - Введение 00:54 - Оператор OpenAI 04:53 - Ассистент Perplexity 05:15 - Звездные врата 07:51 - Лучше, чем o3? 08: 25 - Анализ DeepSeek R1 12: 12 - Секреты тренировок 15: 19 - Процесс больше не приносит вознаграждения? 19: 01 - Ускоряется хронология Хассабиса 21: 22 - Последний экзамен человечестваОригинал видео: https://www.youtube.com/watch?v=CSE77wAdDLg Присоединяйтесь к Сэму Олтману, Яшу Кумару, Кейси Чу и Рейитиро Накано, которые представят и продемонстрируют Operator. Знакомство с Оператором и агентами 04:55 Введение в агентов с искусственным интеллектом • Агенты с искусственным интеллектом могут выполнять задачи независимо. • Они могут влиять на продуктивность и креативность людей. • Сегодня запускается первый агент - оператор. 05:16 Возможности оператора • Оператор использует веб-браузер для выполнения задач. • Демонстрация за 2 минуты показывает его возможности. • Оператор будет доступен в США и других странах, включая Европу. 06:14 Интерфейс и демонстрация • Интерфейс оператора похож на чат GPT. • Оператор может выполнять задачи, такие как бронирование столика в ресторане. • Демонстрация с использованием OpenTable для бронирования столика. 07:06 Взаимодействие с оператором • Оператор создает удаленный браузер и выполняет задачи. • Он может корректировать свои действия на основе пользовательских инструкций. • Пример с бронированием столика в ресторане Berretta. 09:45 Покупка продуктов • Оператор может покупать продукты, используя Instacart. • Демонстрация покупки яиц, шпината, грибов и куриных бедер. • Оператор использует возможности GPT-40 для распознавания изображений. 11:18 Модель CUA • Оператор основан на модели CUA, разработанной в OpenAI. • CUA обучена использовать компьютер и управлять им как человек. • Это устраняет необходимость в специализированных API для выполнения задач. 12:42 Процесс выполнения задач • CUA смотрит на скриншот и решает, что делать дальше. • Пример с добавлением экологически чистых яиц в корзину Instacart. • CUA делает снимки экрана для отслеживания своих действий и их эффектов. 14:06 Создание подплана и управление задачами • Оператор создает подплан для добавления яиц и поиска шпината. • Процесс продолжается до тех пор, пока оператор не завершит задачу. • Оператор может взять управление на себя, чтобы пользователь мог давать инструкции. 15:23 Конфиденциальность и управление сессиями • Оператор не видит действия пользователя во время захвата. • Пользователь может сообщить оператору о своих действиях. • Оператор может использовать Instacart для покупок. 16:22 Использование приложений и защита • Оператор может использовать множество приложений, включая Stubhub и Target. • Установлена защита, позволяющая оператору заходить только на HTTPS-сайты. • Оператор может выполнять множество задач параллельно. 19:17 Заказ пиццы и подтверждение задач • Оператор заказывает пиццу и обсуждает детали с пользователем. • Пользователь может подтвердить задачи, чтобы избежать ошибок. • Оператор запрашивает подтверждение перед выполнением важных задач. 21:19 Безопасность и меры по смягчению последствий • Разработаны меры по смягчению последствий для предотвращения вредоносных действий. • Оператор запрашивает подтверждение перед выполнением задач. • Монитор быстрого ввода следит за подозрительными действиями и приостанавливает их. 23:42 Проверка статуса выполнения задач • Оператор проверяет статус выполнения задач. • Пользователь может попросить оператора забронировать билеты или заказать пиццу. • Процесс продолжается с учетом отзывов и улучшений. 24:16 Вход в систему и покупка билетов • Вход в систему с помощью кода электронной почты. • Возможность покупки билетов через интернет-магазин. • Оператор помогает с подтверждением и проверкой элементов управления. 25:51 Надежность и тестирование • Operator - предварительный просмотр результатов исследования. • Тесты показывают, что оператор не идеален, но имеет потенциал. • Оценка osworld: 38,1% баллов, что выше, чем у других агентов, но все еще ниже человеческих показателей. • Оценка web arena: 58,1% баллов, выше, чем у других, но все еще не дотягивает до человеческих показателей. 27:10 Использование и перспективы • Оператор может использоваться на различных устройствах, таких как Ubuntu, Mac и другие. • Оператор помогает выполнять задачи, которые можно делегировать. • Запуск модели и постепенное внедрение в API. • Поздравления и надежды на успешное использование продукта.Эксперт по нейросетям AI Explained с очередным анализом событий в мире искусственного интеллекта. Оригинальное видео https://www.youtube.com/watch?v=59Etzj5gvsE OpenAI, похоже, готовится к дебюту своей операторской системы, и появились некоторые утечки. В то же время Deepseek R1 публикует некоторые цифры, и Сэм Альтман говорит, что, возможно, он ошибался раньше, и теперь ожидает "быстрого взлета". Плюс две статьи, которые дадут вам представление о том, что может делать суперагент, еще несколько эксклюзивных аналитических статей и многое другое. Кто сказал, что сегодня происходит что-то еще?.. Главы: 00:00 - Введение 01:13 - Стоимость услуг Pro и оператор OpenAI 04:00 - Разрабатываются бенчмарки агентов 07:48 - Быстрый взлет, Альтман 08:48 - Шлепанцы Альтмана 10:02 - Первая реакция Deepseek R1Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=NcV5GrG5VTA Переведено и озвучено с помощью SoniTranslate. Что бы вы сделали с 2 миллиардами долларов? В 38-й серии сериала "Смесь экспертов" присоединяйтесь к ведущему Тиму Хвану вместе с экспертами Крисом Хэем, Каутар Эль Маграуи и Вьомой Гаджар, чтобы обсудить слухи об антропной оценке. Затем генеральный директор Microsoft Наделла создала новую группу Coreai для создания и запуска приложений для клиентов. Затем NotebookLM обновила некоторые из своих функций, включая вмешательство в подкасты. Наконец-то агенты с искусственным интеллектом проникают в индустрию финансовых услуг. Может ли агент инвестировать все ваши деньги? Чтобы узнать это, посмотрите выпуск этой недели. 00:00 Введение 00:54 Введение в шоу 01:52 Гонка вооружений 02:48 Влияние на рынок 04:38 Будущее искусственного интеллекта 08:04 Баланс между талантами и оборудованием 11:48 Фрагментация и гибридные подходы 12:18 Корпоративная реорганизация Microsoft 13:15 Интеграция ИИ в Microsoft 15:32 Стратегия Microsoft в области ИИ 17:11 Интеграция ИИ в экосистему 18:49 Специализированные модели ИИ 21:40 Стратегический буфер против OpenAI 22:29 Преимущества и недостатки специализированных моделей 23:26 Гибридный подход в ИИ 24:26 Проблемы с названием "Копилот" 25:04 Notebook LM от Google 26:18 Взаимодействие с ИИ через подкасты 28:09 Будущее взаимодействия с ИИ 30:08 Прерывания и контекст 31:54 Взаимодействие с ИИ и вежливость 34:40 Будущее взаимодействия с ИИ 35:19 Использование ИИ в финансовой сфере 36:16 Агенты и доверие 37:13 Проблемы и перспективы 38:10 Финансовые услуги и ИИ 40:04 Потребительские приложения и осторожность 42:53 Обучение и тестирование ИИ 43:53 ЗаключениеВзаимное интервью Илона Маска и Алисоы Вайдель. Оригинал видео: https://www.youtube.com/watch?v=UlFyJmQQNtQ Переведено с помощью SoniTranslate. Алиса Элизабет Вайдель (родилась 6 февраля 1979 года) — немецкий политик, сопредседатель партии «Альтернатива для Германии» (AfD) вместе с Тино Крупаллой с июня 2022 года. С октября 2017 года занимает должность лидера парламентской группы AfD в Бундестаге. 00:01 Введение и цели AfD 00:58 Критика текущей власти 02:32 Проблемы с энергетической политикой 04:27 Преимущества ядерной энергетики 09:39 Кризис и энергетическая политика 11:39 Бюрократия и поддержка бизнеса 14:41 Проблемы с правилами и налогами 16:13 Проблемы в системе образования 19:27 Иммиграционная политика и её последствия 22:18 Проблемы с преступностью в США 26:41 Рекомендации для Германии 28:17 Политическая ситуация в Германии 29:15 Вмешательство и свобода слова 30:54 Свобода слова и демократия 34:09 Национал-социализм и антисемитизм 38:17 Война в Украине 41:12 Независимость и критика 43:01 Важность обратной связи 44:00 Критика политики и ситуация на Украине 46:09 Поддержка Израиля 50:15 Три шага для урегулирования конфликта 51:08 Уроки истории и прощение 54:09 Будущее и мир на Ближнем Востоке 56:07 Полет на Марс 56:47 Долгосрочное процветание цивилизации 57:46 Многопланетная цивилизация 59:29 Создание самоподдерживающегося города на Марсе 01:01:22 Отправка космических кораблей на Марс 01:03:57 Будущее цивилизации 01:08:10 Вера в Бога 01:10:15 Философия и агностицизм 01:10:52 Философия любопытства 01:11:48 Чтение и философия 01:11:58 Расширение сознания 01:12:59 Заключение 01:13:54 ПрощаниеОригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=7k1ehaE0bdU Переведено и озвучено с помощью SoniTranslate. The Joe Rogan Experience — это подкаст, который ведёт американский комик, ведущий и комментатор UFC Джо Роган. Марк Цукерберг является исполнительным директором Meta Platforms Inc*, компании Facebook*, Instagram*, Threads*, WhatsApp*, Meta* Quest, смарт-очков Ray-Ban Meta*, очков дополненной реальности Orion и других цифровых платформ, устройств и сервисов. * Признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=Bhoy_arJvaE Статья https://arxiv.org/pdf/2501.04519 00:00 - Самосовершенствующиеся модели 00:23 - Обзор AllStar Math 01:34 - Дерево Монте-Карло 02: 59 - Объяснены шаги фреймворка 04:46 - Итеративное обучение модели 06: 11 - Превосходим GPT-4 07:18 - Доминируют небольшие модели 08: 01 - Цикл обратной связи при обучении 10: 09 - Результаты тестов по математике 13: 19 - Обнаружены новые возможности 16:09 - Проблемы рекурсивного искусственного интеллекта 20: 04 - На пути к сверхразуму 23:34 - Математика как основа 27:08 - Предсказания сверхразума Abstract: Мы представляем rStar-Math, чтобы продемонстрировать, что небольшие языковые модели (SLM) могут соперничать с OpenAI o1 или даже превосходить его в математических вычислениях без использования более совершенных моделей. rStar-Math достигает этого за счёт «глубокого мышления» с помощью поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), при котором математическая модель SLM выполняет поиск во время тестирования, руководствуясь моделью вознаграждения на основе SLM. rStar-Math представляет три инновации для решения проблем, связанных с обучением двух моделей SLM: (1) новый метод синтеза данных CoT с добавлением кода, который выполняет обширные развёртывания MCTS для создания пошаговых проверенных траекторий рассуждений, используемых для обучения модели SLM; (2) новый метод обучения модели вознаграждения за процесс, который позволяет избежать наивного пошагового аннотирования баллов, что дает более эффективную модель предпочтения процесса (PPM); (3) рецепт саморазвития, в котором политика SLM и PPM создаются с нуля и итеративно развиваются для улучшения возможностей рассуждения. Пройдя 4 раунда саморазвития с миллионами синтезированных решений для 747к математических задач, rStar-Math повышает математическое мышление SLMS до самого современного уровня. В тесте MATH он улучшает показатели Qwen2.5-Math-7B с 58,8% до 90,0% и Phi3-mini-3.8B с 41,4% до 86,4%, превосходя o1-preview на +4,5% и +0,9%. На математической олимпиаде в США (AIME) rStar-Math решает в среднем 53,3% (8/15) задач, входя в число 20% самых одарённых старшеклассников.Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=j3eQoooC7wc Переведено с помощью SoniTranslate. AI Explaine - эксперт в области ИИ, создатель бенчмарка simple-bench. Сэм Альтман неожиданно переносит свои временные рамки в AGI вперед, в то время как OpenAI возвращается к сверхразуму. Ни одно из этих изменений не было объявлено, но они значительны. Кроме того, новый год приносит новые оценки истинных возможностей моделей автоматизировать "большие сферы экономики". Я дам свой прогноз на этот счет на 2025 год, объявлю о новом соревновании Simple Bench, продемонстрирую Kling 1.6 против Veo 2 против Sora и многое другое. 00:00 Введение и ожидания от 2025 года 00:36 Новая статья и прогнозы 01:33 Определение AGI 02:44 Прогнозы и амбиции 04:31 Противоречия и изменения 06:40 История и амбиции OpenAI 09:27 Текущие достижения и вызовы 10:54 Насыщение бенчмарков 11:14 Исследование задач 11:51 Примеры задач 12:50 Прогнозы и реальность 14:21 Сложности и проблемы 15:25 Проблемы с коммуникацией и здравым смыслом 19:09 Конкурс и тестирование 21:14 Пример того, чего не следует делать 22:03 Портал для тестирования 22:41 Общие подсказки и соревнование 22:41 Сравнение инструментовИЛОН: МЫ ДОЛЖНЫ С ОПТИМИЗМОМ СМОТРЕТЬ В БУДУЩЕЕ Смотрите интервью генерального директора Stagwell Марка Пенна с Илоном Маском на выставке CES! Переговоры о неконтролируемом FSD TESLA, будущем SpaceX и многом другом.Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=WJoaV5NnPtw Переведено с помощью SoniTranslate. Присоединяйтесь к руководителям AMD, а также к партнерам и заказчикам, чтобы услышать о том, как AMD расширяет свое лидерство в области ПК и игр, подчеркивая широту портфеля продуктов компании для высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. 00:00:00 Введение 00:01:09 Приветствует Джек Хьюин, старший вице-президент и генеральный директор Computing & Graphics Group, AMD 00:03:22 Gaming 00:09: 15 Мэтт Бути из Microsoft, президент отдела игрового контента и студий 00:12:28 ПК с искусственным интеллектом 00:25:00 Enterprise 00:29:23 Партнеры AMD - HP, Lenovo, Asus 00:32:49 Сэм Берд из Dell, президент группы клиентских решений 00:40:07 Заключительные замечанияГенеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг Выступил с основным докладом на выставке CES 2025 Оригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=k82RwXqZHY8&t Переведено и озвучено с помощью SoniTranslate. Посмотрите, как генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг представляет новаторские графические процессоры RTX серии 50 на базе архитектуры Blackwell. Станьте свидетелем революционных достижений в области искусственного интеллекта, ускоренных вычислений и промышленной цифровизации, преображающих каждую отрасль. 0:00:00 CES 2025 Keynote Introduction 0:09:33 GeForce RTX 0:21:48 Blackwell 0:36:03 Agentic AI 0:47:05 AI PCs 0:52:09 Physical AI 1:07:38 Autonomous Vehicles 1:16:20 Robotics 1:27:20 ClosingОригинал видео https://www.youtube.com/watch?v=Hc31HotThA0 Переведено и озвучено с помощью SoniTranslate. Как упоминает swyx в эпизоде, Latent Space был запущен сразу после Stable Diffusion, и неокредитованные инженеры-программисты, которых он включил, подготовили почву для волны LLM, которая должна была прийти с ChatGPT. Первым победителем в войнах инструментов Stable Diffusion стало SD Web UI, приложение Gradio от анонимного молодого создателя Automatic 1111, которое быстро собрало более 100 000 звезд GitHub за быструю поставку плагинов и удобных интерфейсов для быстрорастущей экосистемы Stable Diffusion. Однако в наши дни предпочтительным мощным инструментом стал ComfyUI от сегодняшнего гостя Comfy anonymous, который сегодня порадовал нас своим первым появлением в подкасте. Переход с автоматического 1111 на ComfyUI отражает переход в пространстве распространения изображений от запроса и настройки настроек в 2022 году к более сложным и параллельным рабочим процессам, объединяющим различные модели и организующим длительные операции, которые также могут включать обработку видео, визуализируемую на интуитивно понятном canvas вместо длинных YAML или блоков кода. Поскольку ComfyUI имеет открытый исходный код, в настоящее время существует множество стартапов YCombinator, созданных на основе удобного рабочего процесса или предлагающих ComfyUI непосредственно как сервис. Интересно, что этот же инструментарий рабочего процесса, похоже, еще не появился для других модальностей, но, возможно, 2025 год - это год распространения инструментария в областях, не связанных с изображениями.Перевод видео https://youtu.be/QzERUfTbKQw с помощью SoniTranslate. Глубокое обучение натыкается на стену? Сейчас 2025 год, и Mixture of Experts возвращается и работает лучше, чем когда-либо. В 36 серии к ведущему Тиму Хвану присоединяются Крис Хэй, Кейт Соул и Куш Варшни, чтобы рассказать об одном из крупнейших релизов 2024 года, OpenAI o3. Далее, DeepSeek-V3 здесь! Наконец, будет ли искусственный интеллект существовать в 2027 году? Эксперты анализируют ставку на искусственный интеллект между Майлзом Брандиджем и Гэри Маркусом. Все это и многое другое о первой подборке экспертов 2025 года. Мнения, выраженные в этом подкасте, принадлежат исключительно участникам и не обязательно отражают точку зрения IBM или любой другой организации.