newsmode
search
Меню
Категории
apps Все forward_to_inbox Cold Email / Outbound gps_fixed Positioning travel_explore Customer Discovery rocket_launch Founder / YC auto_awesome Applied AI / LLM analytics SaaS Strategy trending_up Growth / Distribution build Indie / Bootstrap support_agent Conversational AI
Теги (топ-30)
AI Agents ·275 Ai Adoption ·192 Frontier Models ·163 Founder-Led Sales ·159 Conversational AI ·153 Outbound Sales ·150 Sales Automation ·144 Ai Infrastructure ·130 Go To Market ·128 Customer Experience ·125 Developer Tools ·122 Venture Funding ·122 Founder Mindset ·119 SaaS Metrics ·114 Product-Market Fit ·111 Enterprise Ai ·96 LLM Evals ·91 Career Advice ·89 Cold Email ·88 LLM Engineering ·86 Growth Strategy ·78 Saas ·75 Productivity Metrics ·74 Ai Products ·72 No Code Chatbots ·71 Ai Automation ·70 Customer Discovery ·69 Bootstrapping ·68 Content Creation ·67 Solopreneurship ·67
Источники
a16z Aaron Ross — Predictable Revenue Andrej Karpathy Andrej Karpathy — BearBlog Andrew Chen Anthropic News Botpress Blog Clay Blog Ethan Mollick — One Useful Thing Eugene Yan First Round Review Hamel Husain HubSpot Sales Blog Intercom / Fin Blog Justin Welsh Kyle Poyar — Growth Unhinged Latent Space Lavender Blog Lenny's Newsletter Not Boring Paul Graham Essays Rob Walling SaaStr Simon Willison Stratechery Teresa Torres — Product Talk The Bootstrapped Founder Tomasz Tunguz Voiceflow Blog Working Theorys
Прогресс перевода 1953/2270 · 86%
inboxВсе translateПереведено bookmarkХочу прочесть thumb_upПонравилось radio_button_uncheckedНепрочитанные check_circleПрочитал

Все · 24

rss_feed Latent Space translateRU

🔬ESMFold2: The Bitter Lesson is Coming for Proteins - Alex Rives, BioHub

Команда ESM из BioHub (под руководством Alex Rives) выпустила ESMFold2 — открытый научный движок для предсказания, дизайна и исследования белков, построенный на принципах масштабирования языковых моде

Ai Research Deep Learning Frontier Models
1203 сл.
rss_feed Voiceflow Blog translateRU

What is Automatic Speech Recognition? An Overview of ASR Technology

Статья знакомит с технологией автоматического распознавания речи (ASR), которая превращает устную речь в текст и сегодня используется в голосовых ассистентах, контакт-центрах, медицине и видеоплатформ

Ai Infrastructure Conversational AI Deep Learning
1563 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

microgpt

Андрей Карпатый представляет художественный проект microgpt — один файл на 200 строк чистого Python без зависимостей, который обучает и запускает GPT. В скрипте собрана вся алгоритмическая суть LLM: д

Deep Learning LLM Engineering Open Source
5492 сл.
rss_feed Andrej Karpathy — BearBlog translateRU

The space of minds

Андрей Карпати рассуждает о том, что пространство возможных интеллектов огромно, а животный разум — лишь одна точка в нём. Он сравнивает давление отбора, формирующее животный интеллект (выживание, ест

Ai Research Deep Learning Frontier Models
494 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Language Modeling Reading List (to Start Your Paper Club)

Eugene Yan делится списком для чтения по языковому моделированию, составленным в рамках еженедельного клуба статей. Подборка включает около 50 фундаментальных работ — от Attention Is All You Need и се

Deep Learning Learning In Public LLM Engineering
1165 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Some Intuition on Attention and the Transformer

Юджин Ян даёт интуитивное объяснение механизма внимания (attention) и архитектуры Transformer для тех, кто уже прочитал статью «Attention Is All You Need» и в общих чертах знаком с темой. Автор показы

Deep Learning LLM Engineering Machine Learning
1561 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Autoencoders and Diffusers: A Brief Comparison

Юджин Ян сравнивает автоэнкодеры и диффузионные модели, показывая их сходства и ключевое различие. Автоэнкодеры — это нейросети, обученные воспроизводить вход на выходе через узкое горлышко (bottlenec

Deep Learning Generative Models Ml Engineering
628 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Text-to-Image: Diffusion, Text Conditioning, Guidance, Latent Space

Статья разбирает ключевые концепции генерации изображений по тексту. Диффузия — процесс постепенного зашумления данных и обучения модели восстанавливать исходное изображение из шума, как реализовано в

Ai Research Deep Learning Generative Models
3883 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now

Андрей Карпаты воспроизводит легендарную статью Янна ЛеКуна и соавторов 1989 года о применении обратного распространения ошибки к распознаванию рукописных почтовых индексов. Оригинальная сеть на 9760

Deep Learning Frontier Models Machine Learning
2491 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Patterns for Personalization in Recommendations and Search

Юджин Янь разбирает основные паттерны персонализации в рекомендациях и поиске на основе индустриальных статей, группируя их в пять категорий: бандиты, embedding+MLP, последовательные модели, графы и п

Deep Learning Personalization Recommendation Systems
5084 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

RecSys 2020: Takeaways and Notable Papers

Статья суммирует основные выводы и примечательные доклады конференции RecSys 2020 (22–26 сентября). В этом году усилился акцент на этике, предвзятости и справедливости рекомендательных систем, а среди

Deep Learning Production Ml Recommendation Systems
3152 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

NLP for Supervised Learning - A Brief Survey

Юджин Ян кратко прослеживает эволюцию NLP для обучения с учителем с 1985 по 2020 год. Он начинает с последовательных моделей — RNN (1985), LSTM (1997) и GRU (2014), — а затем переходит к словным эмбед

Deep Learning LLM Engineering Machine Learning
4335 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

My Notes From Spark+AI Summit 2020 (Application-Agnostic Talks)

Юджин Ян делится конспектами с конференции Spark+AI Summit 2020 (24–26 июня), сосредоточившись на докладах, не привязанных к конкретным приложениям. Ник Пентрит из IBM рассказал о четырёх способах пов

Data Engineering Deep Learning Ml Engineering
2162 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Building a Strong Baseline Recommender in PyTorch, on a Laptop

Юджин Ян (Ziyou Yan) описывает построение сильной базовой рекомендательной системы на PyTorch, работающей на обычном ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ. В качестве данных используется датасет Amazon (май 1996 – июл

Deep Learning Ml Engineering Recommendation Systems
2684 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

A Recipe for Training Neural Networks

Андрей Карпати делится практическим рецептом обучения нейронных сетей, основанным на двух ключевых наблюдениях: обучение нейросетей — это «дырявая абстракция», а ошибки в нём проявляются молча, не выз

Deep Learning Ml Engineering Prompt Engineering
3894 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Image search is now live!

Юджин Ян рассказывает о запуске обратного поиска по изображениям (reverse image search) — продолжении его проекта по созданию API для классификации товаров. Сервис позволяет загрузить картинку и найти

Deep Learning Production Ml Vector Search
763 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

Andrej Karpathy подробно объясняет, как работают Policy Gradients (PG) — основной современный метод обучения с подкреплением. На примере игры в Pong из сырых пикселей он показывает, как двухслойная не

Ai Research Deep Learning Machine Learning
6464 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

What a Deep Neural Network thinks about your #selfie

Андрей Карпаты описывает шуточный эксперимент: он взял современную свёрточную нейросеть (ConvNet) на 140 млн параметров, скормил ей около 2 млн селфи из интернета и обучил отличать удачные селфи от не

Computer Vision Deep Learning Machine Learning
3807 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

Breaking Linear Classifiers on ImageNet

Андрей Карпаты разбирает явление «обманных» (fooling) изображений, на которых современная сеть с уверенностью ставит произвольный класс, хотя для человека картинка не изменилась. Он подчёркивает, что

Ai Safety Deep Learning Machine Learning
3076 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet

Андрей Карпати рассказывает, как он лично соревновался с свёрточной нейросетью GoogLeNet на задаче классификации ImageNet (ILSVRC 2014). GoogLeNet показал ошибку Hit@5 в 6.7% на тестовом наборе из 1.2

Deep Learning LLM Evals Machine Learning
2819 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

Interview with Data Science Weekly on Neural Nets and ConvNetJS

Андрей Карпаты делится ссылкой на интервью, которое он дал примерно за два месяца до публикации заметки изданию Data Science Weekly. В разговоре он рассказывает о библиотеке ConvNetJS, своём бэкграунд

Ai Research Deep Learning
49 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

The state of Computer Vision and AI: we are really, really far away.

Андрей Карпатый разбирает знаменитую фотографию, на которой Барак Обама незаметно давит ногой на весы, пока стоящий на них человек взвешивается, а окружающие смеются. Автор перечисляет десятки слоёв з

Ai Safety Deep Learning
1134 сл.
rss_feed Andrej Karpathy translateRU

Lessons learned from manually classifying CIFAR-10

Andrej Karpathy описывает эксперимент по ручной классификации изображений из датасета CIFAR-10 — набора из 50 000 тренировочных и 10 000 тестовых изображений в 10 категориях. Он достиг точности около

Data Annotation Deep Learning Machine Learning
702 сл.