Мақалалар каталогы

Барлық материалдар

Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.

1660
Материал
Зерттеулер1 мин

How to Create an LLM Dataset | FineWeb Overview

Good morning everyone. How's it going today? Today we're going to be talking about the fine web data set. Now, this is a project by Hugging Face and it is a great example of how to gather all the data that you need to train a large language model. This actually is also available…

YouTube — Hugging Face
Стартаптар1 мин

48 сағаттық робототехника хакатонында не құра аласыз?

Бір жыл бұрын бүкіл әлем бойынша мыңдаған адамдар бір демалыс күндерін бұрын-соңды жасап көрмеген роботтар жасаумен өткізді. Бұл олар жасаған және олар қазір қайда. >> Сәлем, мен Hugging Face тобының Никодемімін. Осыдан тура бір жыл бұрын Robot Worldwide Hackathon мыңдаған адамдарды жинады...

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Пол Эверитт: Агенттік инженерияға ауысу

Бүгін біз агенттік инженерияға ауысу және код шығаруды ұлғайту туралы естиміз. Қош келдіңіз Пол. >> Осы конференцияға бір минут қалғанда Джонатан бағдарламалық жасақтама инженериясының болашағы туралы сөйлесейік деді. Әңгімелесейік. Оны анықтап көрейік. Дәл солай…

YouTube — DeepLearning.AI
Білім базасы1 мин

AI роботтарын кодты жазбай жаттықтырыңыз! (LeLab-пен таныстыру)

Бұл Leloup, робот кітапханасына арналған графикалық пайдаланушы интерфейсі. Ол роботтарды тележұмыс істеуге, деректер жинағын жинауға, модельдерді өзіңіздің аппараттық құралыңызда және бетті құшақтау арқылы қол жетімді қуатты GPU арқылы үйретуге мүмкіндік береді. Соңында, сіз, әрине, жұмыс саясатыңызды қолдана аласыз ...

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Эндрю Филев: Көп модельді құбырлар — азырақ AI нәтижелерін қалай алуға болады

Эндрю ZenCode-тен. Сонымен, бүгін біз ішкі зертханалық топтың өте қызықты нәтижелері туралы сөйлесетін боламыз, олар алдымен әртүрлі эталондар мен бағалауларда, содан кейін гвиней шошқалары болып табылатын өз командамызда сыналған болатынбыз. Бізде 50-ге жуық инженер бар, содан кейін қуаныштымыз ...

YouTube — DeepLearning.AI
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Алмаз епископы: келесі 100 агент. Агенттің жергілікті кеңсесін құру

Мен сізбен компанияңыз үшін бір немесе екі агентті құрудан жүздеген, келесі шама тәртібін құруға дейін кеңейту шынымен нені білдіретіні туралы аздап сөйлесемін. Мен сізге DataDog-те не үйренгеніміз туралы аздап айтып беремін…

YouTube — DeepLearning.AI
Білім базасы1 мин

Hermes Architecture ТҮСІНДІРЕДІ: Жад, контекст және шлюздер

Қайырлы таң баршаңызға. Бүгін қалай өтіп жатыр? Бүгін біз Hermes агентін және оның архитектурасын қарастырамыз. Сонымен, біз оны қалай пайдалану керектігін жақсырақ түсінуіңіз үшін осы агенттің қалай жасалғаны туралы өте жоғары деңгейлі шолуды қарастырамыз және…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Introducing Tau: An Educational Coding Agent

Good morning, everyone. How's it going? Today, we're going to be introducing Tao, which is a coding agent that is designed to be educational and to help you build your own coding agents. So, the objective of this project is not to make it compete with established agents like Pi…

YouTube — Hugging Face
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: AsyncOPD and How Stale Can On-Policy Distillation Be?

This paper is doing something if I understand correctly that is very similar to what pipeline RL proposed for reinforcement learning which is where you want to basically have like really decoupled generators from learners from trainers um but you have the additional complexity…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Or Dagan: Optimizing Accuracy, Cost, and Latency in Real-World Agents

We're trying to optimize that uh vicious cycle of accuracy, cost, latency, uh and you know, it always feels like you can't really have all three. Uh you optimize for one, add another one, the the last one drops. So, that would be what I will be talking about today. How can we…

YouTube — DeepLearning.AI
Зерттеулер1 мин

The Hugging Face Hub for Enterprise & Academia

Всем привет. Если вы работаете с ИИ, у вас наверняка уже есть аккаунт на Hugging Face Hub, где удобно демонстрировать свои модели, скачивать модели с открытым кодом, использовать публичные наборы данных и создавать демоверсии своих моделей. Но публичный хаб—это только начало. В…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Daniel Beutel: Flower SuperGrid Agents

I'm here today to talk about a new frontier that we see opening in AI. That frontier is collaborative AI systems. Um that frontier is going to unlock a new category of systems to be built. Systems that were not possible before. But before I do that, I just want to say a few…

YouTube — DeepLearning.AI
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: Kimi K3

Let [clears throat] me think where to start. Okay, so we've got the Kim K3 report and it's quite a beast in terms of details, which is pretty awesome. And the bits that I focused on were really just the the pre- uh sorry, the post-training parts. And even that I wasn't able to…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Tau Crash Course: The Python Port of Pi

So, recently it has become very clear that coding harnesses are one of the most important parts when creating reliable AI workflows. And what we're going to be doing today is we're going to be taking a look at one coding harness that we're developing internally right here called…

YouTube — Hugging Face
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: Scaling Laws for Pre-training & RL

Uh, this paper is actually quite interesting. It dives into something that that has been I guess a question an open question for the Ember communities the Um, we can call them like scaling laws for post-training. And then how is pre-training allocation of compute impact…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Andi Partovi: Why Every Agent Needs a Simulation Sandbox

So, I'm Andy. I'm the CTO and co-founder of Verifai. Um I'm going to talk about simulation environments for agents. Now, I'm assuming you are here because you're very interested in agents, but I also do want to see a show of hands, who here is building AI agents, not just using…

YouTube — DeepLearning.AI
Білім базасы1 мин

Prompt Caching Explained: Stop Overpaying for AI Agents

So, let's suppose that you're working with your coding agent and you already have accumulated 50k tokens of context. And then you send an additional 1k tokens for an additional query, an additional question that you send to it. So, that adds a full context of 51,000 tokens. Are…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

AI Dev 26 x SF | Ara Khan: Evals Are Broken Use Them Anyway

I'm Era. I'm going to be talking about emails, specifically AI emails like coding agent emails and stuff. And I'm going to talk about how they're broken and how you could still use them anyway. Uh before I start, I just I want to say one thing. It's just like it boggles my mind…

YouTube — DeepLearning.AI
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: Direct On-Policy Distillation

Okay, so this is quite um interesting paper and a bit uh surprising that uh how it works, but uh basically the idea is that uh in post-training, you have usually uh a pipeline where you have a model and then you uh run RL over that model. And ideally that uh post-RL model should…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Agent Memory EXPLAINED - Complete Architecture

Good morning everyone. If you want your agent to remember things across conversations about yourself, about itself, and what it learns about the world, you're going to need an agent memory system. And today, that's what we're going to be explaining. First of all, we're going to…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Build Your Own App In Just 30 Minutes! Full Course with Andrew Ng

Hi, I'm Andrew Ng. I want to show you how to build fun, useful software using AI, regardless of your background or training. If you're intrigued about using AI or live coding to build cool software, but aren't sure where to start, this course is for you. Let me show you a funny…

YouTube — DeepLearning.AI
Зерттеулер1 мин

Optimize, deploy, and benchmark an open-source LLM with vLLM

I'm thrilled to introduce this course on fast and efficient LLM inference, built in partnership with Red Hat, and taught by Sergey Kliger. Deploying open source LLMs efficiently, so they can serve many users at once with low latency and reasonable cost, is challenging. In this…

YouTube — DeepLearning.AI
Стартаптар1 мин

Hugging Face Journal Club: Training AI Scientists to Replicate Research

All right. So this paper um is about a model called Faraday um which was trained by this new startup called inherent and what they train the model to do is to do a very narrow part of like scientific replication. So if I understood correctly, basically they want to take a bunch…

YouTube — Hugging Face
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: AI Research Preference Models

Yeah, I think it's a really cool paper. Um, I think we've talked a bit about this before or like I think it has been a bit in the in the common discourse that like now that implementation is sped up so much, um, like the the value that researchers can provide is more in their…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Fast inference changes what you can build

Cerebras, which I've been a fan of for a long time, is one of the leaders of fast inference. I'm excited to introduce this short course on fast LM inference built in partnership with Cerebras and taught by Jem Weigall, Satya, and Sara Hooker. Fast inference make new classes of…

YouTube — DeepLearning.AI
Зерттеулер1 мин

We shipped 207 WebGPU Kernels for Browser AI

We just shipped more than 200 WebGPU kernels for browser AI and they are all available open source on the Hugging Face Hub. We also shipped a new library called Hugging Face Kernels that allows you to load and to execute all of those kernels. Let's have a look at this little…

YouTube — Hugging Face
Білім базасы1 мин

Voice for AI Agents and Applications

I'm thrilled to introduce voice for AI agents and applications built in partnership with Vocal Bridge and AI Fund portfolio company and taught by CEO Ashwin Sharma. Voice is an under-exploited frontier. In this course, you learn how to build agents with voice interactive user…

YouTube — DeepLearning.AI