ИИ🔥
Подкаст об исследовательском мышлении в AI с Татьяной Гайнцевой
Виктор Кантор обсуждает с Татьяной Гайнцевой исследовательское мышление, интерпретируемость нейросетей и управление поведением LLM.
А у нас там подкаст вышел, видели?
Если вдруг нет, то заходите на YouTube, в ВК или Дзен, там увидите подкаст Виктора Кантора и Татьяны Гайнцевой – AI Researcher и PhD-кандидат в Queen Mary University of London, исследовательница в области интерпретируемости и управления поведением генеративных моделей. Обладательница стипендии DeepMind, преподаватель Deep Learning School и Nebius Academy, соосновательница Deep Learning School, автор телеграм-канала DLStories и подкаста Deep Learning Stories. Ранее занималась исследованиями в Huawei и Philips, работая над задачами компьютерного зрения и медицинского AI.
В выпуске разговор получился не столько про карьеру в AI, сколько про исследовательское мышление. Почему одни специалисты годами улучшают метрики моделей, а другие пытаются понять, что происходит внутри них? Зачем вообще исследовать интерпретируемость нейросетей? Можно ли управлять поведением LLM через активации отдельных слоев? И почему иногда самый интересный вопрос в машинном обучении – не «как сделать лучше», а «почему это вообще работает»?
Ждём вас на удобной для вас площадке:
https://youtu.be/pXMd0N6xSAQ
https://vk.com/video-228219607_456239235
https://dzen.ru/video/watch/6a314bf1a6d473684e1eb721
Кратко (AI)
В новом выпуске подкаста обсуждаются вопросы исследовательского подхода в области искусственного интеллекта. Основное внимание уделено интерпретируемости нейросетей, управлению поведением моделей через активации слоев и фундаментальным принципам работы машинного обучения.