Почему искусственному интеллекту нужны видеокарты? Что такое смешанная точность и почему индустрия переходит на 8- и 4-битные вычисления? Говорим о гонке вычислений, эффективности современных чипов и компромиссах, которые позволяют обучать всё более крупные модели.
Разбираем, как устроены современные системы поиска и почему поиск стал одной из фундаментальных операций искусственного интеллекта. Обсуждаем векторный поиск, работу с огромными массивами данных, а также то, какое отношение к этим технологиям имеют биоинформатика, ДНК и поиск новых лекарств. Говорим о роли открытого кода в развитии технологий и о том, почему вклад в open-source-проекты может быть не менее важен для науки, чем академические публикации.
00:00 О чем этот выпуск?
02:49 ИИ работает на видеокартах?
08:23 Как индустрия жертвует точностью ради масштаба
13:42 Что такое 16-битные и 4-битные числа?
17:46 Naukka Talents ищет талантливых STEM-специалистов
19:03 Компромисс между точностью и производительностью
25:50 Гонка ИИ движется в неправильную сторону?
30:04 Мир держится на open source?
33:20 Почему Big Tech экономит каждый бит
38:23 Зачем нужны строки?
44:00 Почему AlphaFold построен на компромиссах
47:22 Инфраструктура как операционная система науки
51:47 Что не так с поиском?
01:00:21 Поиск молекул и разработка новых лекарств
01:04:06 Почему технологии находят применение спустя годы
01:09:26 Зачем переписывать инфраструктуру ИИ?
01:14:06 Unum — самая маленькая Big Tech-компания в мире
01:25:43 Работа в корпорации или свой стартап?
01:33:35 Советы разработчикам: от студентов до сеньоров
01:43:40 Заключение
Podden och tillhörande omslagsbild på den här sidan tillhör
Ivar Maksutov, ПостНаука. Innehållet i podden är skapat av Ivar Maksutov, ПостНаука och inte av,
eller tillsammans med, Poddtoppen.