• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai скачать в хорошем качестве

A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai 4 месяца назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai

Current AI models are extremely skilled, which was seen as the step change in evaluation scores across the industry in the first half of 2025, but often fail when presented with even medium time-horizon tasks. This talk presents a taxonomy of 4 traits of reasoning models -- skills, calibration, strategy, and abstraction -- that will be crucial to creating the next generation of AI applications. With this, we focus on the latter two, strategy and abstraction, and discuss how these traits will enable long-horizon and reliable agents. The talk concludes with a scenario where these agentic behaviors are the foundation for RL continuing to scale in the coming years and post-training techniques reaching compute parity with pretraining methors sooner than later. About Nathan Lambert Nathan Lambert is a Senior Research Scientist and post-training lead at the Allen Institute for AI focusing on building open language models. At the same time he founded and operates Interconnects.ai to increase transparency and understanding of current AI models and systems. Previously, he helped build an RLHF research team at HuggingFace. He received his PhD from the University of California, Berkeley working at the intersection of machine learning and robotics. He was advised by Professor Kristofer Pister in the Berkeley Autonomous Microsystems Lab and Roberto Calandra at Meta AI Research. He was lucky to intern at Facebook AI and DeepMind during his Ph.D. Nathan was was awarded the UC Berkeley EECS Demetri Angelakos Memorial Achievement Award for Altruism for his efforts to better community norms. Recorded at the AI Engineer World's Fair in San Francisco. Stay up to date on our upcoming events and content by joining our newsletter here: https://www.ai.engineer/newsletter Timestamps: [00:00] The Current State of Reasoning in AI Models [01:06] Unlocking New Language Model Applications [03:48] The Need for Advanced Planning in AI [04:29] A Proposed Taxonomy for Next-Generation Reasoning [06:16] Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [08:23] Current Challenges and Future Directions [12:07] The Effort Required to Build New Capabilities [16:20] A Research Plan for Training Reasoning Models [17:36] The Shift in Compute Allocation from Pre-training to Post-training

Comments
  • Training Agentic Reasoners — Will Brown, Prime Intellect 5 месяцев назад
    Training Agentic Reasoners — Will Brown, Prime Intellect
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Трудные уроки создания эффективных программ для ИИ-агентов – Ник Паш, Клайн 5 дней назад
    Трудные уроки создания эффективных программ для ИИ-агентов – Ник Паш, Клайн
    Опубликовано: 5 дней назад
  • The RLVR Revolution — with Nathan Lambert (AI2, Interconnects.ai) 4 месяца назад
    The RLVR Revolution — with Nathan Lambert (AI2, Interconnects.ai)
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Survive the AI Knife Fight: Building Products That Win — Brian Balfour, Reforge 5 месяцев назад
    Survive the AI Knife Fight: Building Products That Win — Brian Balfour, Reforge
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs 4 месяца назад
    But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Building and evaluating AI Agents — Sayash Kapoor, AI Snake Oil 8 месяцев назад
    Building and evaluating AI Agents — Sayash Kapoor, AI Snake Oil
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • The Mind Behind Linux | Linus Torvalds | TED 9 лет назад
    The Mind Behind Linux | Linus Torvalds | TED
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley 9 месяцев назад
    Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Протокол модельного контекста (MCP) 6 месяцев назад
    Протокол модельного контекста (MCP)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Как обучить своего агента: создание надежных агентов с помощью обучения с подкреплением — Кайл Ко... 4 месяца назад
    Как обучить своего агента: создание надежных агентов с помощью обучения с подкреплением — Кайл Ко...
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 8 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Scaling Laws: The Open Questions Surrounding Open Source AI with Nathan Lambert and Keegan McBride 3 месяца назад
    Scaling Laws: The Open Questions Surrounding Open Source AI with Nathan Lambert and Keegan McBride
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 5 месяцев назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic 8 месяцев назад
    Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Everything You Wanted to Know About LLM Post-Training, with Nathan Lambert of Allen Institute for AI 1 год назад
    Everything You Wanted to Know About LLM Post-Training, with Nathan Lambert of Allen Institute for AI
    Опубликовано: 1 год назад
  • The AI Revolution Is Underhyped | Eric Schmidt | TED 7 месяцев назад
    The AI Revolution Is Underhyped | Eric Schmidt | TED
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Scaling and the Road to Human-Level AI | Anthropic Co-founder Jared Kaplan 4 месяца назад
    Scaling and the Road to Human-Level AI | Anthropic Co-founder Jared Kaplan
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Learning Software Engineering During the Era of AI | Raymond Fu | TEDxCSTU 4 месяца назад
    Learning Software Engineering During the Era of AI | Raymond Fu | TEDxCSTU
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • [Full Workshop] Reinforcement Learning, Kernels, Reasoning, Quantization & Agents — Daniel Han 4 месяца назад
    [Full Workshop] Reinforcement Learning, Kernels, Reasoning, Quantization & Agents — Daniel Han
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • OpenAI’s Deep Research Team on Why Reinforcement Learning is the Future for AI Agents 9 месяцев назад
    OpenAI’s Deep Research Team on Why Reinforcement Learning is the Future for AI Agents
    Опубликовано: 9 месяцев назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5