EfficientML.ai Lecture 5 - Quantization (Part I) (MIT 6.5940, Fall 2023)

EfficientML.ai Lecture 5 - Quantization (Part I) (MIT 6.5940, Fall 2023, Zoom recording)

EfficientML.ai Lecture 4 - Pruning and Sparsity (Part II) (MIT 6.5940, Fall 2023)

EfficientML.ai Lecture 6 - Quantization (Part II) (MIT 6.5940, Fall 2023)

Как LLM выживают в условиях низкой точности | Основы квантования

EfficientML.ai Lecture 3 - Pruning and Sparsity (Part I) (MIT 6.5940, Fall 2023)

Quantizing LLMs - How & Why (8-Bit, 4-Bit, GGUF & More)

Зачем нужна топология?

EfficientML.ai Lecture 7 - Neural Architecture Search (Part I) (MIT 6.5940, Fall 2023)

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Квантование против обрезки против дистилляции: оптимизация нейронных сетей для вывода

EfficientML.ai Lecture 1 - Introduction (MIT 6.5940, Fall 2023)

КОЛМАНОВСКИЙ: "Это просто чудо". Где "проваливается" ИИ, что не так с ядом из кожи лягушки, азарт

Java’s biggest upgrade in decades

Лучший Гайд по Kafka для Начинающих За 1 Час

EfficientML.ai Lecture 9 - Knowledge Distillation (MIT 6.5940, Fall 2023)

Diffusion and Score-Based Generative Models

EfficientML.ai Lecture 2 - Basics of Neural Networks (MIT 6.5940, Fall 2023)

Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

Промты уже прошлое. 4 шага как обучиться работе с нейросетями за 7 дней