跳到主要內容
AI 武林

Machine Learning Street Talk

YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 22 萬 訂閱 ・ 6 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/02

MLST 的影片版：研究者親自講模型原理、語音 agent、形式化驗證等主題，偏研究與理論，有不少剪輯短片

最受歡迎

依人氣

  1. 1影片進階EN

    The Programming Language That Referees Mathematics — Leo de Moura

    Tim Scarfe 訪談 Leo de Moura，探討 Lean 證明系統如何突破學術圈、處理 AI 生成證明以及人類在形式驗證中的責任。內容涵蓋 Collatz 事件、Mathlib 運作機制與 AI 代理重建 zlib 的實例。

    1.8 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明

  3. 3影片進階EN

    The AI That Replaces Hours of Model Tuning - Frank Hutter

    Frank Hutter 介紹 TabPFN，一種不需訓練即可預測的表格資料基礎模型，透過合成資料預訓練並輸出貝葉斯後驗分佈。觀眾可了解該模型如何解決表格資料深度學習難題及相關演算法原理。

    2.6 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明

  4. 4影片進階EN

    Why More Data Cannot Replace Prior Structure - Alexander Mattick

    Alexander Mattick 探討現代機器學習中推論的成本與限制，分析能量模型、JEPA 等理論的實際價值。內容指出預測不等於控制，並強調在真實世界中施加約束比單純追求獎勵更有效。

    2.6 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明

最新內容

依發布時間

  2. 影片進階EN

    The Programming Language That Referees Mathematics — Leo de Moura

    Tim Scarfe 訪談 Leo de Moura，探討 Lean 證明系統如何突破學術圈、處理 AI 生成證明以及人類在形式驗證中的責任。內容涵蓋 Collatz 事件、Mathlib 運作機制與 AI 代理重建 zlib 的實例。

    1.8 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明

  4. 影片進階EN

    The AI That Replaces Hours of Model Tuning - Frank Hutter

    Frank Hutter 介紹 TabPFN，一種不需訓練即可預測的表格資料基礎模型，透過合成資料預訓練並輸出貝葉斯後驗分佈。觀眾可了解該模型如何解決表格資料深度學習難題及相關演算法原理。

    2.6 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明

  5. 影片進階EN

    Why More Data Cannot Replace Prior Structure - Alexander Mattick

    Alexander Mattick 探討現代機器學習中推論的成本與限制，分析能量模型、JEPA 等理論的實際價值。內容指出預測不等於控制，並強調在真實世界中施加約束比單純追求獎勵更有效。

    2.6 萬次觀看

    ※ 摘要僅根據標題與說明