• 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

How to Process Documents at Scale with LLMs скачать в хорошем качестве

How to Process Documents at Scale with LLMs 3 дня 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...
How to Process Documents at Scale with LLMs
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: How to Process Documents at Scale with LLMs в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно How to Process Documents at Scale with LLMs 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 How to Process Documents at Scale with LLMs 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



How to Process Documents at Scale with LLMs

Join the AI Evals Course starting Jan 27, 2026: https://maven.com/parlance-labs/evals... Watch Shreya Shankar and I break down five years of groundbreaking work that's changing how we process documents with AI. This isn't your typical academic research, Shreya builds working software that solves real problems for public defenders, legal teams, and companies processing millions of documents. I've always been impressed by how Shreya's work bridges the gap between research and production. Her papers look like startup pitch decks because they include working software, user studies, and solutions to actual pain points. In this session, she reveals the DocETL framework that's now shipping in Databricks, BigQuery, and Snowflake. You'll learn why traditional databases fail on unstructured data, how semantic operators actually work at scale, and the optimization techniques that cut LLM costs by 4x while improving quality. Timestamps: 00:00 Why You Should Pay Attention to Shreya 01:39 Data Systems: A Computing Success Story 02:24 The Unstructured Data Problem 04:00 What Are Semantic Operators? 09:11 DocETL Framework Explained 12:06 Real-World Use Cases 19:14 Making It Scale: Optimization 26:48 Task Decomposition Deep Dive 31:33 The Graph Database Question 38:06 Multi-Hop Reasoning Solutions 46:24 Cost vs Quality Tradeoffs 55:14 Why LLM Judges Fall Short 1:07:40 When NOT to Use Graph Databases 1:10:19 Handling Multi-Hop Queries 1:12:58 Future: Multimodal Data What You'll Learn: Why data systems need semantic operators for unstructured data The DocETL framework: Map, Reduce, Filter operations in natural language How to process documents at scale without burning your budget on LLM calls When graph databases actually make sense (spoiler: rarely) Multi-hop reasoning across document chunks without RAG chaos Optimization techniques that reduce costs 4x while improving accuracy Real applications: analyzing court transcripts for bias, processing legal contracts Why LLM judges aren't the answer and what works instead Key Technical Insights: DocWrangler: interactive interface for AI-powered data wrangling Task decomposition and agent synthesis for complex pipelines Confidence-based task cascading using log probabilities The truth about graph databases (most teams are using them wrong) How semantic operators are shipping across major databases Resources Mentioned: Annotated Notes & Slides from this video: https://hamel.dev/notes/llm/data-proc... DocETL Framework - https://github.com/ucbepic/docetl AI Evals Course - https://parlance-labs.com/education/ Shreya's Research Portfolio - https://www.shreya-shankar.com/ Palimpsest & Lotus - Stanford/MIT semantic operator systems Follow Shreya: Website ► https://www.shreya-shankar.com/ Twitter ►   / sh_reya   LinkedIn ►   / shreyashankar   Follow Me: YouTube ►    / @hamelhusain7140   LinkedIn ►   / hamelhusain   X ►   / hamelhusain  

Comments
  • Graph Databases: When to Use Them (And When to Run Away) 10 дней назад
    Graph Databases: When to Use Them (And When to Run Away)
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 2 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет 4 дня назад
    Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Product Discovery Meets AI Evals with Teresa Torres 1 месяц назад
    Product Discovery Meets AI Evals with Teresa Torres
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • NotebookLM тихо обновился. Как делать Инфографику, Презентации, Видеопересказ. 3 дня назад
    NotebookLM тихо обновился. Как делать Инфографику, Презентации, Видеопересказ.
    Опубликовано: 3 дня назад
  • The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection 3 недели назад
    The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 6 месяцев назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут 1 год назад
    Изучите основы Microsoft Fabric за 38 минут
    Опубликовано: 1 год назад
  • КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут 2 недели назад
    КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут
    Опубликовано: 2 недели 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
  • Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ 1 месяц назад
    Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • AlphaFold - The Most Useful Thing AI Has Ever Done 10 месяцев назад
    AlphaFold - The Most Useful Thing AI Has Ever Done
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Воруй деньги РФ и беги 7 часов назад
    Воруй деньги РФ и беги
    Опубликовано: 7 часов назад
  • Why AI evals are the hottest new skill for product builders | Hamel Husain & Shreya Shankar 2 месяца назад
    Why AI evals are the hottest new skill for product builders | Hamel Husain & Shreya Shankar
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Model Context Protocol (MCP) Explained for Beginners: AI Flight Booking Demo! 5 месяцев назад
    Model Context Protocol (MCP) Explained for Beginners: AI Flight Booking Demo!
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Extracting Knowledge Graphs From Text With GPT4o 6 месяцев назад
    Extracting Knowledge Graphs From Text With GPT4o
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Data Warehouse против Data Lake против Data Lakehouse 2 месяца назад
    Data Warehouse против Data Lake против Data Lakehouse
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • AI Agents and LLM Judges at Scale: Processing Millions of Documents (Without Breaking the Bank) 3 месяца назад
    AI Agents and LLM Judges at Scale: Processing Millions of Documents (Without Breaking the Bank)
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры 2 недели назад
    Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры
    Опубликовано: 2 недели 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