Открыть меню
683
286
3
15 тыс.
Wiki - Факультет компьютерных наук
Переключить меню настроек
Открыть персональное меню
Вы не представились системе
Ваш IP-адрес будет виден всем, если вы внесёте какие-либо изменения.

НИС Современный ML (ИИ24, 7 модуль)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 00:04, 20 апреля 2026; imported>Mmustafaeva (Добавление информации о курсе)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)

О курсе

Занятия проводятся в Zoom по вторникам в 19:40.

Контакты

Преподаватель: Петр Гринберг

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube Playlist

Номер занятия Лекция / Разбираемая статья
1 Создание презентаций и рассказ докладов
2 ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation
Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes
Visual Instruction Tuning
3 Scalable Diffusion Models with Transformers
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model
Graph Attention Networks
4 Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models
VL2Lite: Task-Specific Knowledge Distillation from Large Vision-Language Models to Lightweight Networks
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
5 On Efficient Distillation from LLMs to SLMs
Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
6 Large Language Diffusion Models
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding
7 Инструкция по написанию научных текстов
8 ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among Diverse LLMs
The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks
9 Предзащита ВКР
Предзащита ВКР
10 Предзащита ВКР
Предзащита ВКР
Предзащита ВКР


Формула оценивания

Накопленная = 0.4 * О_Квиз + 0.4 * О_Видео + 0.1 * О_Ревью + 0.1 * О_Мета-Ревью

Оценка = 10 если Накопленная >= 5, иначе 0.

О_Ревью и О_Мета-Ревью блокирующие.