00:05:00 在本节中,演讲者解释了如何递归生成所有大小为 M 的集合。该方法是从一组大小为 n-1 的集合开始,然后枚举所有大小为 M 的集合,并在末尾添加一个零。末尾为零的集合的数量是通过取 2 的 M 次方减一来计算的。递归草图用一个例子来说明,其中每个子集都从零开始倒数,最后加上一个。该算法的代码很简单,可以用大多数编程语言实现。演讲者鼓励听众提问和畅所欲言,说他们的创造力可能已经被教育系统打败了。视频的其余部分介绍了旅行推销员问题以及如何为其开发高效算法。
00:30:00 在本节中,演讲者解释了优化归纳算法以多次计算相同总和以避免重复计算相同部分的不同方法。演讲者还展示了四种算法的运行时间,并解释了如何运行得更快,例如使用更好的机器并利用 en 的每个因子在相同的时间内将问题规模扩大一倍。他们还解释了如何解决旅行商问题,并表明最优旅行在问题的不同方面看起来是不同的。演讲者最后鼓励解决这个问题,尽管它的运行时间很长。
00:05:00 在本节中,演讲者重点介绍了图形优化的各种应用,包括社交网络查询,例如寻找共同的朋友或感兴趣的产品、用于社区检测或检测欺诈网站的聚类、用于研究大脑结构的连接组学、和计算机视觉中的图像分割。演讲者还解释了两种在内存中表示图形的方法:邻接矩阵,它需要 N 阶空间的平方,以及边列表表示,它需要 M 阶空间。
00:10:00 在视频的这一部分中,讨论了表示图形的不同方式,包括邻接列表格式和压缩稀疏行格式。邻接表格式涉及一个指针数组,其中每个指针指向一个链表,该链表存储该顶点的边。这具有 O(n + m) 的空间要求,但由于随机访问内存可能会出现性能问题。另一方面,压缩稀疏行格式的空间使用量为 O(n + m),可以有效计算顶点的度数。此外,边缘上的值或权重可以存储在附加数组中。
00:25:00 在本节中,讲师讨论图优化和广度优先搜索算法的实现。由于图中的度分布偏斜,在顶点上运行并行算法可能会由于它们具有的边数不同而导致负载不平衡问题。广度优先搜索算法用于按照顶点到源顶点的距离顺序访问顶点,输出可以包括按照访问的顺序报告被访问的顶点,每个顶点到源顶点的距离,并生成一个广度优先搜索树,其中树中的每个顶点在上一级广度优先搜索中都有一个父节点。串行 BFS 算法将距离初始化为无穷大,创建队列数据结构,将路由的距离设置为零,并将其放入队列。该算法不断迭代,直到队列中不再有顶点为止。该算法所需的工作根据 N 和 M 进行讨论。
00:35:00 本节讲者讨论图优化中缓存性能的分析和优化。该分析剖析了在数组的顺序初始化期间缓存未命中是如何发生的,从队列的前面使顶点出队,计算度数,以及访问偏移量和边缘数组。优化涉及使用一个位向量来存储一个顶点是否已经被探索过,这是一个一位变量,用于减少访问具有父信息的数组的缓存未命中。这种优化将访问边和顶点数组的缓存未命中从 em 减少到 n。
00:40:00 在本节中,演讲者解释了如何使用位向量优化图形搜索以减少缓存未命中的次数。位向量优化涉及初始化一个称为“已访问”的位向量,其大小约为 n 超过 32,并将其位设置为 0,源顶点除外。该代码使用位向量操作来检查访问过的邻居并在探索邻居时设置位。演讲者还介绍了广度优先搜索算法的并行实现,该算法在边界上运行并为每个探索的顶点生成一个父指针。当边界上的多个顶点尝试访问同一个邻居时,并行实现需要意识到潜在的竞争,并且需要负载平衡以确保每个处理器具有大致相同的工作量。
00:45:00 在本节中,讲师演示如何在图形上执行并行广度优先搜索,首先将所有父条目初始化为负数。然后,教师将源顶点设置为边界的第 0 个索引,并且当边界大小大于零时,使用单元 for 循环并行迭代边界上的所有顶点。他们将度数数组的“第 i 个”条目设置为边界上顶点的度数,对该数组执行前缀和。然后指导员再次遍历边界并检查每个顶点的邻居以查看它是否已被探索,如果尚未探索,则执行比较和交换以将顶点与邻居的父项中的负一的原始值交换.
00:50:00 在本节中,视频讨论了一种并行广度优先搜索 (BFS) 算法,该算法对前缀和进行运算以过滤掉数组中的负值,同时保留非负值,这些值用于生成通过前缀总和输出数组的唯一偏移量。该视频还分析了算法的工作量和跨度,指出迭代次数受图直径的限制,每个顶点的工作量为 n,算法的整体工作量为 n 加 M 的 theta,匹配串行算法的工作。
01:10:00 在本节中,演讲者解释了两种图形优化技术:方向优化和图形压缩。方向优化涉及根据边界的大小在稀疏或密集实现之间进行选择。图压缩旨在通过对连续边之间的差异进行编码并通过可变长度代码或 K 位代码减少用于存储这些值的位数来减少内存使用。解码 K 位代码的一个问题是它涉及不可预测的分支,因此优化涉及通过将需要相同字节数进行编码的整数分组并使用标题字节来存储组的大小和解码每个整数所需的字节数。这略微增加了空间使用,但降低了解码成本。
本视频讨论了使用高级动态类型语言编写性能关键代码的挑战,重点是 Julia 编程语言。 Julia 旨在提供高级交互功能,同时提供与 C 和 Fortran 等低级语言相同级别的性能。 Julia 编写适用于多种类型的通用代码、内置元编程和优化代码路径的能力使其在生成大型范德蒙矩阵和为特殊函数中的特定多项式优化代码等情况下比 Python 更快。此外,Julia 优化的代码路径分配框的速度比 Python 快得多,使其成为处理数组等动态数据结构的更好选择。最后,该视频讨论了 Julia 的多重分派和类型推断功能,允许针对不同参数和类型进行递归推断的不同版本的函数。
在此视频中还解释了参数多态性在 Julia 中的工作原理,以及它如何允许创建无限的类型族。通过定义一个参数化类型,例如带有 X 和 Y 参数的点类型,并将这些参数设置为 real 的子类型,可以创建一整套可以用特定子类型“实例化”的类型。此外,演讲者还讨论了 Julia 用于实现线程、垃圾收集和分布式内存并行性的功能和库,以及它对标识符的广泛 Unicode 支持。此外,强调了变量具有适当和描述性名称的重要性,演讲者提到了一个正在探索 Julia 技术与 Silk 技术融合的项目,这可能会在未来带来新的发展。
00:00:00 在本节中,演讲者讨论了使用 Python 和 Matlab 等高级动态类型语言编写性能关键代码的挑战。虽然这些语言在技术计算和交互式探索方面很受欢迎,但在编写性能关键型代码时,它们往往会遇到性能瓶颈。因此,人们传统上使用 Fortran 或 C 等低级语言作为编写性能关键代码的解决方案,但这会导致编码复杂性和通用性损失显着增加。演讲者随后介绍了编程语言 Julia,其目标是与 Python 一样高级和交互,同时提供与 C 相同水平的性能。Julia 允许用户编写适用于多种类型的通用代码,并且在发布时在 2013 年,其最近的 1.0 版本现已稳定并提供了其承诺的性能。
00:05:00 在本节中,演讲者讨论了 Julia 和 Python 在生成大型范德蒙矩阵时的性能差异。 Python 依赖数百行 C 代码来生成矩阵,由于代码的复杂性,这会花费大量时间,而 Julia 只需两个嵌套循环且无需类型声明即可生成相同的矩阵。 Julia 还具有用于元编程或代码生成的内置技术,允许对特殊函数中的特定多项式进行非常优化的在线评估。在某些情况下,Julia 可以比针对特殊功能优化的 C 和 Fortran 库快两到三倍。
00:10:00 在本节中,演讲者讨论了像 Julia 这样的高级语言如何实现在低级语言中难以实现的性能技巧。他通过将 Julia 与 Python 进行对比并强调 Julia 具有完全通用的能力,同时使代码编译速度更快,从而解释了 Julia 的速度。演讲者还演示了如何在 Julia 中使用笔记本来计算数字列表的总和,并将 Julia 中的实现与 Python 和 C 进行了比较。他展示了如何使用基准测试工具来收集统计数据并返回实现的最短时间跑步。
00:15:00 在本节中,演讲者讨论了在 Julia 中使用宏来重写设置循环并为其计时的表达式。使用这种方法,处理 10 的 7 次方数大约需要 11 毫秒。然后,他继续使用 Python 进行基准测试,使用一个名为 pycall 的包,该包允许从 Julia 中调用 Python 函数。他指出,虽然 Python 的 sum 函数是用 C 编写的,因此性能相对较好,但 Python 列表可以由任何类型的项目组成这一事实意味着它的结构必须比 C 慢。到 Julia,它以不影响性能的方式允许异构性。
00:25:00 在本节中,演讲者讨论了如何为 Python 代码制作快速的 Python 编译器。然而,它缺乏提供快速路径来检查 Python 中所有类型是否相同的便利,这意味着在每次循环迭代中,它必须为结果分配一个新框并动态查找 plus 函数,使其成为慢点。发现内置的 Python 比 C 和 NumPy 代码慢得多。 Julia 中的数组类型附加了类型,使它看起来更像是内存中的 NumPy 数组,而相当于 Python 列表的称为任意数组的数组被发现比纯 Python 还要慢。 Julia 已经优化了它的代码路径,以比 Python 更快地分配大量盒子。
00:30:00 在本节中,演讲者演示了如何使用适用于任何容器类型并支持 plus 函数的直接循环在 Julia 中编写优化代码。该函数是完全通用的,适用于任何可以循环并具有加号功能的东西。演讲者还解释说,循环矢量化不是默认设置,因为大多数代码无法自动矢量化,从而增加了编译时间和代码大小。此外,该代码还使用复数、四元数数组和一组唯一整数进行了测试,它适用于所有这些。总的来说,Julia 的速度很快,原因有几个。
00:35:00 在本节中,演讲者解释了 Julia 编程语言如何根据传递给函数的参数类型编译函数的专用版本。例如,如果函数 f of x equals x plus one 传递了一个 64 位整数,Julia 会为该类型编译该函数的专用版本。从输入类型到输出的推断类型的过程称为类型推断。演讲者指出 Julia 是一种动态语言,因此类型推断可能会失败,如果失败,它会退回到 C。
00:45:00 在视频的这一部分中,演讲者解释了 Julia 中的类型层次结构,“数字”是主要类型,“整数”和“极点实数”是子类型。他还谈到了 Julia 中多重分派的概念,其中一个方法不仅由第一个参数的类型决定,而且由所有参数类型决定。面向对象编程的这种概括使得重载对混合类型进行操作的操作并在层次结构中选择最具体的方法变得容易。加函数的例子就是用来说明这一点的。
00:55:00 在本节中,演讲者讨论了不同的语言如何处理复数和整数运算,以及 Julia 的默认整数运算如何使用 64 位,使其比具有较小位大小的语言更不容易溢出。演讲者还谈到了在 Julia 中定义自定义类型的优势,特别着重于为二维向量定义自定义点类型,这比为两个值使用数组更快、更高效。演讲者通过多次迭代来优化这个自定义类型,最终得到一个具有定义的 plus 函数的不可变结构。
01:00:00 在视频的这一部分,演讲者讨论了对点对象使用通用类型的局限性以及由此产生的性能问题。对于通用点类型,X 和 Y 变量必须是指向框的指针,这会导致大量的指针追逐和缓慢的运行时检查。此外,由于类型是可变的,它必须作为指向内存中对象的指针存储,这会导致进一步的性能问题。为了解决这些问题,演讲者建议为 X 和 Y 使用具有指定参数类型的非可变结构,这将通过允许类型直接存储在内存中而不是作为指向框的指针来提高性能。
01:05:00 在本节中,演讲者解释了参数多态性在 Julia 中的工作原理以及它如何允许创建无限的类型系列。通过定义一个参数化类型,例如带有 X 和 Y 参数的点类型,并将这些参数设置为 real 的子类型,可以创建一整套可以用特定子类型“实例化”的类型。这允许在不牺牲性能或通用性的情况下灵活地使用数据类型。编译器足够聪明,可以将这些类型存储在连续的内存中,并使用紧密循环优化求和函数。这些参数化类型增加了 Julia 的高级语法,并消除了为性能优化编写 C 代码的需要。
01:10:00 在本节中,演讲者解释了 Julia 如何处理混合类型,从而使编程更加灵活。只要加号用于数字相加,任意两种类型的数字都可以相加,结果类型由返回的类型决定。给出了一个示例,其中添加了 64 位整数和 float64。此外,编译器知道数组中的所有类型,允许快速计算诸如求和之类的函数。虽然矢量化编译器在优化更复杂的数据结构方面的能力可能会受到限制,但在 Julia 中,有一些方法可以使用结构和参数来加速计算。演讲者强调了 Julia 中支持快速、专业编译和类型推断的关键设计选择。
01:15:00 在本节中,演讲者介绍了 Julia 的一些技术方面,例如数组和参数化类型的实现。 Julia 旨在避免构建过多的特权类型,而是让用户代码与内置代码一样好。 Julia 有具体的类型,它们是最终的,不能有可能导致错误的子类型。例如,数组的子类型不会是该类型的实际数组,但可能会导致使用该数组的函数的编译器出现问题。编译器使用 LLVM 在经过几步处理后生成机器代码,包括解析、宏重写和类型推断。 Julia 还具有元编程功能,允许用户更改语法和重写代码。多维数组可以生成代码,并行设施不如 Silk 等语言先进,但该语言没有像 Python 那样的全局解释器锁。
Ilya Sutskever 在此视频中讨论了与 AI 相关的各种主题。他分享了他早期对 AI 和机器学习的兴趣,并描述了他与 Jeff Hinton 的合作如何促成了卷积神经网络 AlexNet 的开发。 Sutskever 还谈到了语言模型的挑战和局限性,认为他们所做的不仅仅是学习统计规律,而且表示想法和概念是一项重要成就。他还讨论了人工智能训练中对大量数据和更快处理器的需求,并提出了一种高带宽民主形式的可能性,在这种民主形式中,个人输入数据以指定系统的行为方式。
00:10:00 在本节中,通过取加速函数在每个点的斜率(称为汽车的加加速度)来讨论取加速函数导数的概念。该视频还探讨了反导数或逆过程的概念,这与称为积分的东西密切相关。然后,讨论通过在数学符号的帮助下定义梯度的概念,转向导数的正式定义。线性函数的梯度用 rise over run 公式解释,其中 rise 和 run 分别是沿垂直轴和水平轴的距离。最后,还探讨了如何使用极限符号方案来表示梯度的概念。
00:15:00 在本节中,视频解释了微分的概念以及如何使用它来查找函数的梯度。该过程涉及在表达式 (f(x+Delta X) - f(x)) / Delta X 的 Delta X 接近零时取极限,该表达式给出切线在该点的斜率。该视频提供了使用此方法求简单线性函数和二次函数的梯度的示例,展示了求和规则的可互换性。得到的梯度分别是常数和 x 的函数。
00:20:00 在本节中,讲师解释了差异化的权力规则。如果我们取X的函数f等于AX的B次方并对它进行微分,结果是X的f破折号等于ABX的B次方减1,这就是众所周知的幂法则。讲师还提到,对于又长又复杂的表达式,微分会变得乏味。为了加快这个过程,我们可以使用诸如求和和幂规则之类的规则。然后视频继续解释三个特例函数,这些函数在微分时会给我们带来有趣的结果。第一个函数是 f of X equals 1 over X,它显示了 x 等于 0 处的不连续性。教师将微分表达式应用于此函数以研究其梯度。
00:25:00 在本节中,视频讨论了微积分中的一些特例函数。首先,他们解释了一个函数,其性质是函数的值始终等于其自身梯度的值。 X 的指数函数 e 是唯一满足所有必要条件的函数。接下来,视频讲述了三角函数正弦和余弦及其导数。这些函数的自我重复模式可能让人想起指数函数之一。最后,该视频强调微分是一个简单的概念,即使无法完成所有代数,也可以在每个点寻找上升或运行梯度。
00:30:00 在本节中,视频解释了产品规则,这是区分两个功能产品的便捷快捷方式。该规则允许数学家在处理相对简单的函数时避免计算导数的繁琐过程。该规则通过使用矩形来描述,其中一侧是 x 的函数 f,另一侧是 x 的函数 g。这两个函数的乘积为我们提供了矩形的面积,可以称为 x 的 a。通过将矩形划分为四个区域,进行具有少量 Delta X 的边变化,并且可以忽略收缩最快的最小矩形。 a 关于 x 的导数的最终表达式是 x 的 f 乘以 X 的 G 的导数加上 X 的 G 乘以 f 的 x 的导数。
00:40:00 在本节中,我们将看到一个示例,说明如何将微积分中的乘积规则应用于重写为乘积的分数。第一步是通过将分母向上移动并将其提高到负数的幂来将函数重写为乘积。然后函数被分成两个独立的部分:X 的 G 和 X 的 H。每个部分的导数使用不同的符号计算,并应用求和、幂和链规则。一旦我们有了两个部分的派生表达式,我们就可以应用产品规则来获得最终答案。本节最后提醒您,使用正确的工具可以轻松驾驭看似令人生畏的功能,而看似简单的功能可能具有挑战性,但使用起来也很有趣。
01:15:00 在本节中,针对多元系统引入了 Hessian 矩阵的概念,它可以被认为是 Jacobian 向量的扩展。 Hessian 矩阵是一个包含 n 个变量的函数的 N x n 方阵,其中 n 是函数 f 中的变量数。求Hessian矩阵,可以先求Jacobian矩阵,再对它的项求微分。 Hessian 矩阵在主对角线上是对称的,可用于确定函数在某一点是最大值还是最小值。 Hessian 的行列式用于确定函数是否为鞍点。
01:30:00 在本节中,视频介绍了链式法则如何使用具有三个函数的单变量示例对两个以上的链接起作用。然后视频介绍了多元情况,其中链式法则仍然有效,但需要额外注意细节,例如雅可比矩阵。 F 相对于 T 的导数是 F 的雅可比行列式与 X 的雅可比行列式和 U 的导数向量的乘积,导致标量输出。这个概念对于人工神经网络及其在现实世界问题中的应用至关重要。
01:35:00 在本节中,视频介绍了神经网络的数学功能。神经网络只是一个接受变量并返回另一个变量的函数,其中两个变量都可以是向量。神经网络的每个节点都称为活动,它由权重、偏差和激活函数(由希腊字母 Sigma 表示)组成,激活函数赋予神经网络与大脑神经元的关联。该视频展示了如何通过添加更多神经元来增加网络的复杂性,并将表达式概括为采用 n 个输入、权重、偏差和输出,这些可以用紧凑的向量形式表示。这个难题的最后一块是在输入和输出之间添加隐藏的神经元层,其行为方式与前面的层相同。
01:50:00 在本节中,讨论了截断级数的概念和通过近似构建函数的过程。广义幂级数是作为 X 的递增幂级数引入的。泰勒级数方法允许通过在一个点上了解有关函数的所有信息来在其他任何地方重建函数。此方法只能用于行为良好的连续函数。通过示例以图形方式演示了构建函数的近似值的逐步改进。第一次近似仅基于一条或两条信息,而更多的信息用于进一步改进近似。
02:00:00 在这一节中,进一步应用幂级数的概念,其中我们逐项对函数“e 到 x”进行微分,并找到满足条件的东西保持不变。泰勒级数承认 x 等于 0 的点没有什么特别之处,并说如果你知道任何一点关于函数的一切,那么你可以在任何地方重建函数。从点 x 等于 P 开始,可以调整德国方程以允许任意扩展点。零阶项将是一条水平线,它处处都使用 P 的点 F,要在 P 点建立曲线的切线,我们必须记下所有可用信息并使用函数的梯度。
02:05:00 在本节中,演讲者介绍了泰勒级数作为将函数逼近为多项式级数的有用工具。他演示了如何通过在点 P 处应用二阶导数并将 X 替换为 X 减去 P,将麦克劳林级数转换为一般泰勒级数形式。由此产生的一维泰勒级数表达式可用于方便地将函数重新表示为多项式级数。演讲者还展示了如何构建余弦函数的麦克劳林级数展开,并使用此示例解释余弦和正弦的循环模式、级数中没有 X 的奇次幂,以及使用求和符号来充分描述系列。本节最后提醒您在处理级数逼近时要小心,并了解可接受它们的领域。
02:10:00 在本节中,演讲者讨论了泰勒级数如何难以处理像 1/X 这样的行为不佳的函数,因为它在 x=0 处不连续,这会导致未定义的值。然而,通过到其他地方,比如 x=1,并应用带有简洁求和符号的泰勒级数,可以构建一系列改进的函数逼近。然后,该视频探讨了近似值中的预期误差以及如何使用一阶近似值来评估点 P 附近的函数。演讲者提到可以精确计算误差,从而提供了一种方法来估计任何给定近似值的准确度.
02:15:00 在附近点逼近原始函数。在本节中,我们了解了在一阶近似中引入的误差项,在小数的情况下,误差项的数量级为 Delta x 的平方。我们还看到了当第二个点与 X 保持有限距离时,运行近似上升如何帮助我们建立导数的定义和其中的误差。然后我们将幂级数升级到更一般的多元形式二维情况,它给出了一个二维函数来逼近原始函数在附近的点。总的来说,这些概念在应用数值方法解决问题时起着重要作用。
02:20:00 在本节中,讲师介绍了如何构建多元函数的泰勒级数展开式。零阶近似只是一个平面,其高度与展开点处的函数相同,而一阶近似则结合了两个方向上的梯度信息。对于二阶近似,我们有三个项,它们都是二阶导数,为了求和,我们需要将 Delta X 向量乘以 Hessian,然后再乘以 Delta X 向量的转置。讲师解释说,这会立即从 2D 推广到多维超曲面,利用微积分和线性代数技能,以及 Jacobian 和 Hessian 概念。
02:35:00 在本节中,解释了 grad 的概念,这是一个将线性代数和微积分结合在一起的向量。 Grad 被定义为向量,我们在向量的 X 和 Y 位置上用 DX 写下 DF,用 DY 写下 DF。方向梯度引入为grad F与单位向量的点积,与grad F平行,方向梯度的最大值为grad F的大小。grad指向的方向解释为方向垂直于等高线的最陡下降。最后,讨论了使用梯度来最小化数据值和模型拟合之间的差异。
02:40:00 给出的是 X 的平方加上 Y 的平方等于 A 的平方,这意味着我们正在查看的点都在半径为 A 的圆上。要找到这条路径上的最大值或最小值,我们可以使用拉格朗日乘数法。这涉及找到垂直于函数轮廓的梯度向量与垂直于圆的路径的梯度向量在同一方向上的位置,直至负号。这将为我们提供轮廓刚好接触路径的点,这是我们将找到最小值和最大值的地方。这种方法使我们能够解决受约束的优化问题,例如沿着特定路径找到函数的最大值或最小值。
02:55:00 在视频的这一部分,讲师解释了如何使用残差 R 和称为卡方的拟合质量度量来找到 m 和 c 的最佳值。他将 R 定义为数据项与其在直线上的预测位置之间的差异,并将卡方定义为残差平方和。通过绘制 M 和 C 的许多不同可能值的卡方看起来像什么,他发现最小值在 215 左右且接近 0 的截距。当卡方的梯度为零时找到最小值.讲师继续解释如何明确地解决问题,然后展示如何通过线性下降来解决问题。他还解释了如何了解拟合参数的不确定性。
第 4 部分
03:00:00 在本节中,讨论了通过回归将直线拟合到某些数据的概念,并介绍了衡量拟合与数据偏差的拟合优度估计卡方。强调了直观比较拟合的重要性以及截距取决于梯度的事实。该问题被重铸为 y 轴上 y 中的质心位置,以消除在考虑拟合中的常数项时梯度中的不确定性。然后视频继续讨论比线性回归更复杂的拟合函数,参数使用非线性最小二乘法拟合数据,其中卡方计算为所有数据点的总和YI 与参数为 K 的 XI 模型之间的差异,均除以 Sigma 平方。
00:20:00 在本节中,Ilya Sutskever 讨论了开源与闭源 AI 的优缺点。虽然开源 AI 可以防止权力集中在少数人手中,这从权力平衡的角度来看是可取的,但从长远来看,随着 AI 功能变得越来越强大,它可能并不理想。最终,安全应该成为不开源这些模型的明显和直接的驱动因素。此外,考虑到数据中心的巨大成本(大部分资金流向云提供商),非营利性与营利性的决定并不简单。
00:00:00 在本节中,Ilya Sutskever 讨论了非法使用 GPT 的可能性,并承认外国政府可能已经将其用于宣传目的。他还指出,虽然很难给出从 AI 到 AGI 过渡的确切时间框架,但 AI 的经济价值将在它到来之前的几年里继续以指数方式增长。 Sutskever 还使用自动驾驶汽车来类比 AI 的当前状态,并指出虽然模型看起来能够做所有事情,但仍有工作要做以确保可靠性和稳健性。最后,Sutskever 承认,很难预测到 2030 年 AI 将占 GDP 的多少百分比,以及为什么它可能不会达到很高的百分比。
00:30:00 在本节中,Ilya Sutskever 讨论了推理成本成为 AI 模型进步障碍的可能性。他建议模型的实用性将决定成本是否过高,并指出不同的客户已经根据他们的用例使用不同大小的不同神经网络。他还解决了对外国政府试图了解模型以及可靠性和可控性作为紧急属性的重要性的担忧。虽然预测特定能力并不简单,但他相信在改进模型方面会取得进展,使它们更值得信赖,也能更好地解决问题。
00:35:00 在本节中,Ilya Sutskever 讨论了 AI 的缩放定律以及下一个单词预测准确性和推理能力之间的联系。虽然他认为比例定律很重要,但他相信其他事物可以为每单位努力提供更多推理。他还强调了人类输入在教学模型中的价值,以及数据、GPU 和 Transformer 之间的关系,表明它们的发展是交织在一起的。此外,Sutskever 表达了他的信念,即无论先驱是谁,深度学习革命最终都会发生,并承认很难对齐可能会歪曲其意图的模型。
00:40:00 在本节中,Ilya Sutskever 讨论了学术研究提出有关 AI 功能的重要见解的潜力,但承认目前公司似乎更容易实现这些功能。他还指出,语言模型的影响可以超越比特世界,进入原子世界,这取决于它们提示的动作。 Sutskever 认为,超人 AI 所需的突破可能并不一定是事后看来的突破,重要的是要受到人类和大脑的启发,但也要意识到可能导致研究误入歧途的非必要品质。
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01:15:00 在此视频中,黑客 Jeremy Howard 教人们如何使用深度学习创建自己的 Web 应用程序。他首先讨论了如何在 Git 中建立一个简单的项目,然后展示了如何使用拥抱面空间上传要训练的模型。接下来,他讨论了自然语言处理,解释了模型是如何在幕后工作的。最后,他演示了如何使用深度学习来识别文本。
Q&A and all resources for this lesson available here: https://forums.fast.ai/t/lesson-2-official-topic/9603300:00 - Introduction00:55 - Reminder to use the f...
第 21 讲。调整 TSP 算法
第 21 讲。调整 TSP 算法
这段 YouTube 视频重点介绍了旅行商问题 (TSP),这是一个存在多年的 NP 难问题。演讲者通过各种算法和方法来优化搜索空间和修剪搜索以使 TSP 算法更快,例如实施更好的最小生成树算法、启用编译器优化以及修改距离计算以使用表查找算法。整个视频都强调需要限制搜索空间并创造性地思考以优化程序的速度和性能,这为解决 TSP 和其他相关问题提供了宝贵的见解。
在此视频中,演讲者讨论了用于优化 TSP 算法的各种技术,例如缓存、延迟评估和将数据存储在哈希表中,强调经验数据比直觉更重要。他还分享了他解决 TSP 问题的经验以及性能工程在他的职业中的重要性。演讲者提供了对代码优化过程的见解,包括增量开发和递归生成,并鼓励听众使用这些易于实现的技术。最后,演讲者对追求性能工程和开发增强各种 Google 服务的算法以及他在整个职业生涯中结交的友谊表示感谢。
第 22 讲图优化
第 22 讲图优化
该视频讨论了图形的概念、图形的各种表示方式以及提高图形算法效率的优化技术。演讲者探讨了图在建模关系和寻找到达目的地的最短路径或成本最低的方式中的应用,以及将图存储在内存中以添加、删除或扫描边的最佳方式。该视频还介绍了使用位向量优化图形搜索中的缓存性能,以及使用前缀和过滤掉负值的并行广度优先搜索算法的实现。最后,演讲者谈到了他们在千万个顶点和一亿条边的随机图上的实验,强调了确定性在代码中的重要性,以确保可靠性和一致性。
该视频还讨论了各种图形优化技术,包括右最小运算符的实现、确定性并行 BFS 代码、方向优化技术和图形压缩。方向优化技术涉及一种自下而上的方法,用于在边界较大时探索传入边并已应用于其他图算法,而图压缩旨在通过对连续边之间的差异进行编码并减少使用的位数来减少内存使用来存储这些值。此外,该视频强调了在不同类型的图表上测试优化的重要性,以确定它们在哪些地方运作良好,哪些地方运作不佳。
第 23 讲。动态语言的高性能
第 23 讲。动态语言的高性能
本视频讨论了使用高级动态类型语言编写性能关键代码的挑战,重点是 Julia 编程语言。 Julia 旨在提供高级交互功能,同时提供与 C 和 Fortran 等低级语言相同级别的性能。 Julia 编写适用于多种类型的通用代码、内置元编程和优化代码路径的能力使其在生成大型范德蒙矩阵和为特殊函数中的特定多项式优化代码等情况下比 Python 更快。此外,Julia 优化的代码路径分配框的速度比 Python 快得多,使其成为处理数组等动态数据结构的更好选择。最后,该视频讨论了 Julia 的多重分派和类型推断功能,允许针对不同参数和类型进行递归推断的不同版本的函数。
在此视频中还解释了参数多态性在 Julia 中的工作原理,以及它如何允许创建无限的类型族。通过定义一个参数化类型,例如带有 X 和 Y 参数的点类型,并将这些参数设置为 real 的子类型,可以创建一整套可以用特定子类型“实例化”的类型。此外,演讲者还讨论了 Julia 用于实现线程、垃圾收集和分布式内存并行性的功能和库,以及它对标识符的广泛 Unicode 支持。此外,强调了变量具有适当和描述性名称的重要性,演讲者提到了一个正在探索 Julia 技术与 Silk 技术融合的项目,这可能会在未来带来新的发展。
理查德·费曼:机器能思考吗?
理查德·费曼:机器能思考吗?
在视频“理查德·费曼:机器能思考吗?”中,费曼认为,虽然机器在算术、解决问题和处理大量数据等许多方面优于人类,但机器永远无法实现人类的思维和智能。由于光线和距离的变化等复杂性,机器很难识别图像,而且尽管计算机可以识别模式,但它们无法自行发现新的想法和关系。 Feynman 还讨论了使用机器进行天气预报和其他复杂任务的有效性,并引用了一个名叫 Lumic 的人的例子,他使用启发式列表赢得了加利福尼亚的海军比赛冠军。为了制造智能机器,费曼建议开发人员避免偷偷摸摸地进化心理扭曲,而是专注于寻找新的方法来避免劳动,因为机器正在显示出智能的必要弱点。
关注人工智能:Ilya Sutskever
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Ilya Sutskever 在此视频中讨论了与 AI 相关的各种主题。他分享了他早期对 AI 和机器学习的兴趣,并描述了他与 Jeff Hinton 的合作如何促成了卷积神经网络 AlexNet 的开发。 Sutskever 还谈到了语言模型的挑战和局限性,认为他们所做的不仅仅是学习统计规律,而且表示想法和概念是一项重要成就。他还讨论了人工智能训练中对大量数据和更快处理器的需求,并提出了一种高带宽民主形式的可能性,在这种民主形式中,个人输入数据以指定系统的行为方式。
机器学习数学 - 多元微积分 - 全在线专长
机器学习数学 - 多元微积分 - 全在线专长
第1部分
第2部分
第 3 部分
第 4 部分
ETL 演讲者系列:Ilya Sutskever,OpenAI
ETL 演讲者系列:Ilya Sutskever,OpenAI
在名为“ETL 演讲者系列:Ilya Sutskever,OpenAI”的 YouTube 视频中,OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 讨论了大型语言模型、人工神经元背后的前提、人工智能中的意识以及金融结构等主题。非营利人工智能组织。 Sutskever 强调技术进步和做好研究对 OpenAI 成功的重要性,并鼓励对人工智能和创业感兴趣的学生探索他们独特的想法。他还预测,深度学习堆栈各层的改进和专家培训将在未来产生巨大影响。最后,主持人感谢 Sutskever 富有洞察力的讨论,并邀请他回来参加未来的活动,同时也引导观众访问斯坦福电子角网站,获取更多关于创业和创新的资源。
Ilya Sutskever(OpenAI 首席科学家)- 构建 AGI、Alignment、Spies、Microsoft 和 Enlightenment
Ilya Sutskever(OpenAI 首席科学家)- 构建 AGI、Alignment、Spies、Microsoft 和 Enlightenment
OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 在此视频中涵盖了一系列主题,包括 GPT 的非法使用可能性、AI 系统可靠性的重要性、人机协作在构建 AGI 中的作用、AGI 的软件和硬件限制,以及学术研究的潜力。他认为,有必要结合多种方法来减少构建 AGI 时出现偏差的可能性,而且超人 AI 所需的突破可能并不一定是事后看来的突破。他还强调了人类输入在教学模型中的价值,并表示语言模型的影响可以超越数字世界。
第 1 课:编码员实用深度学习 2022
第 1 课:编码员实用深度学习 2022
在这个 YouTube 视频“第 1 课:2022 年程序员的实用深度学习”中,讲师介绍了课程,强调了深度学习的快速变化,并演示了使用 Python 创建“bird or not bird”系统的简便性。该课程旨在向人们展示如何首先构建和部署模型,而不是从回顾线性代数和微积分开始,并将涵盖一系列深度学习模型,包括可以对声音或鼠标移动进行分类的基于图像的算法。讲师强调数据块创建、理解特征检测器和使用预训练模型降低编码要求的重要性。该课程还涵盖细分和表格分析,fast.ai 提供有助于减少编码和改进结果的最佳实践。
该视频介绍了深度学习及其在各个领域的应用。演示者讨论了机器学习的基础知识,包括模型训练的过程以及计算损失以更新模型权重以获得更好性能的重要性。本课程涵盖两种模型:表格学习和协同过滤。演示者还强调了 Jupyter notebooks 在创建和共享代码方面的实用性,包括过去的学生项目导致新创业公司、科学论文和工作机会的例子。主要收获是有抱负的深度学习者应该尝试并与社区分享他们的工作以获得宝贵的反馈和经验。
第 2 课:编码员实用深度学习 2022
第 2 课:编码员实用深度学习 2022
这个 YouTube 视频系列为编码人员介绍了深度学习。它涵盖了数据准备、模型创建和部署机器学习模型等主题。
在此视频中,黑客 Jeremy Howard 教人们如何使用深度学习创建自己的 Web 应用程序。他介绍了如何在 Git 中建立项目、如何使用拥抱面空间上传要训练的模型、自然语言处理以及如何识别文本。