一次从研究到生产的TensorFlow实战课
这是一场来自 Google Brain 的 TensorFlow 入门与实战分享。讲者不仅解释了 TensorFlow 的设计哲学,还通过线性回归和 MNIST 两个经典实验,完整演示了从建模、训练到部署思维的全过程。
这是一场来自 Google Brain 的 TensorFlow 入门与实战分享。讲者不仅解释了 TensorFlow 的设计哲学,还通过线性回归和 MNIST 两个经典实验,完整演示了从建模、训练到部署思维的全过程。
Pinterest搜索团队分享了他们将大语言模型引入搜索排序的完整实践:从相关性建模、内容标注,到用知识蒸馏解决规模与成本问题。这是一套已经在线服务数十亿搜索请求的真实系统,而不是实验室原型。
FAL 的 Gorkem Yurtseven 以亲历者视角回顾了生成式媒体从早期实验到全面爆发的过程,提出“创作的边际成本正在逼近零”的判断,并结合广告、电商与视频等行业,勾勒出生成式媒体即将带来的结构性变化。
这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索,讲述了一个残酷但正在发生的转变:AI 产品的第一用户,已经不再是人,而是大语言模型本身。
这是一场由 ComfyUI 原作者 ComfyAnonymous 亲自讲述的完整工作坊。从个人项目的诞生,到被数百万创作者和大厂采用,再到节点式工作流为何能承载生成式 AI 的未来,这场演讲给出了许多只有一线开发者才能说出的真实判断。
在这场演讲中,Bespoke Labs 创始工程师 Ryan Marten 复盘了 OpenThoughts 项目的完整探索过程:为什么 DeepSeek R1 的成功让他们意识到“数据配方”才是推理模型的关键,以及他们如何通过系统化实验,把监督微调(SFT)的推理能力推到新的高度。
这是一场典型“工程师视角”的AI工作坊。Daniel Han不追逐概念热词,而是从开源模型的真实演进出发,串起微调、人类反馈强化学习(RHF)、经典强化学习,再落到量化等工程取舍,帮助听众理解:今天的大模型能力,究竟是如何一步步被“驯化”出来的。