Building LLM Applications for Production // Chip Huyen // LLMs in Prod Conference

Large Model Training and Inference with DeepSpeed // Samyam Rajbhandari // LLMs in Prod Conference

Традиционное машинное обучение мертво — суровая правда 😔

Webinar on AI in 2026 What Leaders Must Build Today

Лучший документальный фильм про создание ИИ

The Emerging Toolkit for Reliable, High-quality LLM Applications // Matei Zaharia //LLMs in Prod Con

Токенизация за 20 минут: от «что это?» до собственного токенизатора

Exploring the Latency/Throughput & Cost Space for LLM Inference // Timothée Lacroix // CTO Mistral

Andrew Ng: Opportunities in AI - 2023

Этот инструмент на основе ИИ находит научные статьи в 100 раз быстрее (теперь обзоры литературы с...

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

SkyPilot: Run AI on Any Cloud

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Проектирование систем для рекомендаций и поиска // Евгений Ян // Встреча MLOps №78

LLMOps in action: Streamlining the path from prototype to production

Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии?

Как создаются степени магистра права?

661: Designing Machine Learning Systems — with Chip Huyen

Stanford MLSys Seminar Episode 5: Chip Huyen

ML System Design Mock Interview - Build an ML System That Classifies Which Tweets Are Toxic

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение