MLBBQ: Diverse Preference Optimization by Fengran Wang

Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model | DPO paper explained

MLBBQ: Sparse Multi-Channel Variational Autoencoder by Joanne Wardell

Согласование LLM с прямой оптимизацией предпочтений

Как Cursor переворачивает разработку и может погубить Github

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Даже Мужики Так Не Рубятся! Вундеркинд Муай-тай в ММА - Смила Сандел

RAG простыми словами: как научить LLM работать с файлами

MLBBQ: Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models by TJ LaGrow

Direct Preference Optimization (DPO) - How to fine-tune LLMs directly without reinforcement learning

How to fine-tune LLMs for with Tunix

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

10 лет рисовал логотипы и вот что понял

NotebookLM: Таблицы из всего. 4 Способа применения

Diffusion Language Models: The Next Big Shift in GenAI

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

14 ГЛАВНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ 2025 ГОДА

Профессор Йошуа Бенжио: о перспективах и опасности ИИ, киберпреступности, другом

Катастрофа, которая нас (возможно) ждёт [Veritasium]