📚 ИИ
- Базовый минимум про ИИ – введение
- 🎬 Видео · чтение 5 мин / видео 4 мин
- 🏷️ Термины: языковая модель, датасет, параметры, ИИ/МО/НС, фундаментальные модели
- Базовый минимум про ИИ – обзор
- 🎬 Видео · чтение ~14 мин / видео 9 мин
- 📋 Обзор LLM: инструмент и сценарии, устройство (токены, трансформеры), промпт, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, семейства моделей, токен и температура, типы и контекст, риски, тренды
- 🏷️ LLM, трансформер, токен, температура, промпт-инжиниринг, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, контекстное окно, галлюцинации, мультимодальность, агенты
- Базовый минимум про ИИ – промпт-инжиниринг
- ⏱️ чтение ~7 мин · без видео
- 📋 Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, роли, step-back, источники промптов; структура как на mind map; аккордеоны
- 🏷️ промпт-инжиниринг, zero-shot, few-shot, CoT, ролевой промптинг, step-back, in-context learning
- Базовый минимум про ИИ – RAG-системы
- ⏱️ чтение ~6 мин · без видео
- 📋 Зачем RAG, этапы пайплайна, чанкование, naive / advanced RAG; аккордеоны
- 🏷️ RAG, retrieval, эмбеддинги, векторный индекс, чанкование, генерация с контекстом
- Базовый минимум про ИИ – ИИ-агенты
- ⏱️ чтение ~7 мин · без видео
- 📋 Агент vs чат, планирование / память / инструменты, mindset, ReAct, мультиагенты, кто использует; аккордеоны
- 🏷️ ИИ-агенты, LLM, ReAct, tools, планирование, память, мультиагентные системы
👥 На их плечах
краткая выжимка из интервью, подкастов и конференций про ИИ
- Будущее ИИ: почему одного масштабирования уже недостаточно
- 🎬 Видео · чтение 12 мин / видео 8 мин (оригинал 52 мин)
- 👥 Участники: Nicholas Thompson, Eric Xing, Yoshua Bengio, Yuval Noah Harari, Yejin Choi
- 🏷️ Термины: масштабирование, reward hacking, world model, guardrail, AGI, антропоморфизм
📐 Математика
- BetterExplained - часть 1 - Интуитивная математика
- BetterExplained - часть 2 - Арифметика
- Необходимая математика которую у тебя спросят на собесе от nareshka.ru
- Орлин Бен - идеи формирующие реальность
- Мат анализ — пример анализа (нахождение πr²)
- 📋 Нарезка круга на кольца, разворот в полоски 2πr × Δr — получается треугольник с площадью πR²
- 🏷️ Интеграл, пределы, площадь круга
- Мат анализ — Производные
- 📋 Без этого не понять, как нейросеть вообще учится. Производная, градиент, правило цепочки.
- 🏷️ Градиентный спуск, backpropagation