FLOPS Demystified: AI and the math behind DeepSeek training costs

Lesson 3: Understanding Word Embeddings in AI and LLMs

FLOPS: The New Benchmark For AI Performance (Explained Simply)

Как ИИ открыл более быстрый алгоритм умножения матриц

Новый курс обучения DeepSeek LLM - Гиперсоединения с ограничениями многообразия (mHC)

System Design Concepts Course and Interview Prep

Lesson 2: Byte Pair Encoding in AI Explained with a Spreadsheet

Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA

Energy Demand in AI

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

GPT2 в электронных таблицах: демонстрация того, что электронные таблицы — это всё, что вам нужно

The $10 Trillion AI Revolution: Why It’s Bigger Than the Industrial Revolution

ArrrZero: Why DeepSeek R1 is less important than R1-Zero

AI can't cross this line and we don't know why.

A friendly introduction to distributed training (ML Tech Talks)

ОБЫЧНЫЙ VPN УМЕР: Чем обходить блокировки в 2026

But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs

Орешник это модернизированный Рубеж? И как украинцы узнали об ударе 9 января заранее?

Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)

Christian Merkwirth (NVIDIA): Optimizing LLM Inference: Challenges and Best Practices

Объяснение Шиншиллы: оптимальные для вычислений массивные языковые модели