Machine Learning Street Talk (MLST)

216 Epizód

1. Taming Silicon Valley - Prof. Gary Marcus

   Közzétéve: 2024. 09. 24.
2. Prof. Mark Solms - The Hidden Spring

   Közzétéve: 2024. 09. 18.
3. Patrick Lewis (Cohere) - Retrieval Augmented Generation

   Közzétéve: 2024. 09. 16.
4. Ashley Edwards - Genie Paper (DeepMind/Runway)

   Közzétéve: 2024. 09. 13.
5. Cohere's SVP Technology - Saurabh Baji

   Közzétéve: 2024. 09. 12.
6. David Hanson's Vision for Sentient Robots

   Közzétéve: 2024. 09. 10.
7. The Fabric of Knowledge - David Spivak

   Közzétéve: 2024. 09. 05.
8. Jürgen Schmidhuber - Neural and Non-Neural AI, Reasoning, Transformers, and LSTMs

   Közzétéve: 2024. 08. 28.
9. "AI should NOT be regulated at all!" - Prof. Pedro Domingos

   Közzétéve: 2024. 08. 25.
10. Adversarial Examples and Data Modelling - Andrew Ilyas (MIT)

    Közzétéve: 2024. 08. 22.
11. Joscha Bach - AGI24 Keynote (Cyberanimism)

    Közzétéve: 2024. 08. 21.
12. Gary Marcus' keynote at AGI-24

    Közzétéve: 2024. 08. 17.
13. Is ChatGPT an N-gram model on steroids?

    Közzétéve: 2024. 08. 15.
14. Jay Alammar on LLMs, RAG, and AI Engineering

    Közzétéve: 2024. 08. 11.
15. Can AI therapy be more effective than drugs?

    Közzétéve: 2024. 08. 08.
16. Prof. Subbarao Kambhampati - LLMs don't reason, they memorize (ICML2024 2/13)

    Közzétéve: 2024. 07. 29.
17. Sayash Kapoor - How seriously should we take AI X-risk? (ICML 1/13)

    Közzétéve: 2024. 07. 28.
18. Sara Hooker - Why US AI Act Compute Thresholds Are Misguided

    Közzétéve: 2024. 07. 18.
19. Prof. Murray Shanahan - Machines Don't Think Like Us

    Közzétéve: 2024. 07. 14.
20. David Chalmers - Reality+

    Közzétéve: 2024. 07. 08.