34K ·GitHub
Что это такое?
Это подобранный список статей по глубокому обучению: каждая позиция — записанная лекция, в которой статью разбирают абзац за абзацем: от классики вроде CLIP и GPT-3 до свежих работ вроде Llama 3.1 и Sora.
Это подобранный список статей по глубокому обучению: каждая позиция — записанная лекция, в которой статью разбирают абзац за абзацем: от классики вроде CLIP и GPT-3 до свежих работ вроде Llama 3.1 и Sora.Это список статей, которые я читаю, или видео, которые я смотрю?Видео, а не конспекты и не код — в README таблица лекций с датой, названием, длительностью и ссылкой, например сессия по CLIP на 1:38:25 или серия из пяти частей про Llama 3.1.
Видео, а не конспекты и не код — в README таблица лекций с датой, названием, длительностью и ссылкой, например сессия по CLIP на 1:38:25 или серия из пяти частей про Llama 3.1.Мне просто переходить по ссылкам из README, или нужно что-то устанавливать?Устанавливать ничего не нужно: откройте README, выберите статью из таблицы — она отсортирована от новых к старым, с указанием длительности — и перейдите по ссылке на видео.
Устанавливать ничего не нужно: откройте README, выберите статью из таблицы — она отсортирована от новых к старым, с указанием длительности — и перейдите по ссылке на видео.В чём подвох, прежде чем я заложу на это пару вечеров?Лекции на китайском (мандаринском), и многие сессии длятся 50–90 минут — закладывайте примерно один вечер на статью.
Лекции на китайском (мандаринском), и многие сессии длятся 50–90 минут — закладывайте примерно один вечер на статью.Мне нужен бэкграунд в глубоком обучении, чтобы разобраться?Да — материал сразу переходит к знаковым статьям вроде Pathways, Megatron LM и GPT-4, поэтому предполагаются базовые знания глубокого обучения; подойдёт аспирантам, исследователям и инженерам, которые хотят, чтобы им разобрали плотные статьи.
Да — материал сразу переходит к знаковым статьям вроде Pathways, Megatron LM и GPT-4, поэтому предполагаются базовые знания глубокого обучения; подойдёт аспирантам, исследователям и инженерам, которые хотят, чтобы им разобрали плотные статьи.На каком языке лекции?На китайском (мандаринском) — названия в таблице на китайском, а сами сессии — устные лекции, например «GPT, GPT-2, GPT-3 精读». Тем, кто не знает китайского, это встанет стеной сразу.
На китайском (мандаринском) — названия в таблице на китайском, а сами сессии — устные лекции, например «GPT, GPT-2, GPT-3 精读». Тем, кто не знает китайского, это встанет стеной сразу.Что есть в списке кроме разбора статей?Серия из четырёх частей о том, как писать научные работы (研究的艺术): как находить контакт с читателем, выбирать важные задачи, выстраивать хороший сюжет и строить связку «утверждение — доказательство — обоснование», плюс отдельные выпуски о том, как заниматься исследованиями в эпоху LLM, и небольшой демо-ролик про инструмент для монтажа видео.
Серия из четырёх частей о том, как писать научные работы (研究的艺术): как находить контакт с читателем, выбирать важные задачи, выстраивать хороший сюжет и строить связку «утверждение — доказательство — обоснование», плюс отдельные выпуски о том, как заниматься исследованиями в эпоху LLM, и небольшой демо-ролик про инструмент для монтажа видео.Что добавили последним?Разбор OpenAI Sora примерно на час, датированный 10.01.25, где также затрагиваются Movie Gen и HunyuanVideo; прямо перед этим с конца июля по начало сентября 2024 года выходила серия из пяти частей про Llama 3.1.
Разбор OpenAI Sora примерно на час, датированный 10.01.25, где также затрагиваются Movie Gen и HunyuanVideo; прямо перед этим с конца июля по начало сентября 2024 года выходила серия из пяти частей про Llama 3.1.What are similar projects?Motus2, gpt-2, gpt-3, WholebodyVLA, RoboICL, DALLE2-pytorch, Awesome-LLM, math
Motus2, gpt-2, gpt-3, WholebodyVLA, RoboICL, DALLE2-pytorch, Awesome-LLM, mathWhich topics is it in?llama, whisper, paper, gpt, multimodal, transformer, artificial-intelligence, video, computer-vision, openai, curated-list, deep-learning
llama, whisper, paper, gpt, multimodal, transformer, artificial-intelligence, video, computer-vision, openai, curated-list, deep-learning