Stanford CS330 I Unsupervised Pre-training for Few-shot Learning l 2022 I Lecture 8

Stanford CS330 I Advanced Meta-Learning TopicsTask Construction l 2022 I Lecture 9

Stanford CS330 I Unsupervised Pre-Training:Contrastive Learning l 2022 I Lecture 7

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 9: Career Advice in AI

In-Context Learning & "Model Systems" Interpretability (Stanford lecture 3) - Ekdeep Singh Lubana

The Ridiculous Engineering Of The World's Most Important Machine

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

MoCo (+ v2): Неконтролируемое обучение в компьютерном зрении

Lecture 1 | Quantum Entanglements, Part 1 (Stanford)

Stanford CS330 Deep Multi-Task & Meta Learning - Percy Liang Guest Lecture I 2022 I Lecture 17

Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)

Stanford AI Club: Jeff Dean on Important AI Trends

Главные итоги AI 2025: прорывы и поражения. Что ждать в 2026

Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?

Stanford CS330 Deep Multi-Task & Meta Learning - Domain Adaptation l 2022 I Lecture 13

CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning

Few Shot Learning - EXPLAINED!

Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?

Stanford CS330 Deep Multi-Task & Meta Learning - What is multi-task learning? I 2022 I Lecture 1