KZ
bin
Негізгі бет
Қазірдің өзінде танымал
Тікелей эфир
Ұнаған бейнелер
Қайтадан қараңыз
Жазылымдар
Кіру
Тіркелу
Ең жақсы KZbin
Фильм және анимация
Автокөліктер мен көлік құралдары
Музыка
Үй жануарлары мен аңдар
Спорт
Ойындар
Комедия
Ойын-сауық
Тәжірибелік нұсқаулар және стиль
Ғылым және технология
Жазылу
How AI Is Built
How AI is Built dives into the different building blocks necessary to develop AI applications: how they work, how you can get started, and how you can master them. Build on the breakthroughs of others. Follow along, as Nicolay learns from the best data engineers, ML engineers, solution architects, and tech founders.
48:11
How AI Can Start Teaching Itself
21 сағат бұрын
45:30
A Search System That Learns As You Use It (Agentic RAG)
14 күн бұрын
45:30
A Search System That Learns As You Use It (Agentic RAG) | S2 E18
14 күн бұрын
47:16
Rethinking Search Inside Postgres, From Lexemes to BM25
21 күн бұрын
47:16
Rethinking Search Inside Postgres, From Lexemes to BM25 | S2 E17
21 күн бұрын
51:26
RAG's Biggest Problems & How to Fix It (ft. Synthetic Data)
Ай бұрын
51:26
RAG's Biggest Problems & How to Fix It (ft. Synthetic Data) | S2 E16
Ай бұрын
4:32
From Financial Reports to Software Onboarding: Real-World Applications of ColPali
Ай бұрын
3:59
Text vs Vision: How Late Interaction Models Are Changing AI Search (ColBERT vs ColPali)
Ай бұрын
2:34
Scaling Search: Can ColPali Handle Billions of Documents?
Ай бұрын
7:37
Dense, Sparse, and Everything In Between: AI Representations Explained
Ай бұрын
46:37
From Ambiguous to AI-Ready: Improving Documentation Quality for RAG Systems | S2 E15
Ай бұрын
46:37
From Ambiguous to AI-Ready: Improving Documentation Quality for RAG Systems | S2 E15
Ай бұрын
54:05
BM25 is the workhorse of search; vectors are its visionary cousin | S2 E13
Ай бұрын
54:04
BM25 is the workhorse of search; vectors are its visionary cousin | S2 E14
Ай бұрын
36:26
Vector Search at Scale: Why One Size Doesn't Fit All | S2 E13
Ай бұрын
36:26
Vector Search at Scale: Why One Size Doesn't Fit All | S2 E13
Ай бұрын
54:47
Search Systems at Scale: Avoiding Local Maxima and Other Engineering Lessons | S2 E12
Ай бұрын
54:47
Search Systems at Scale: Avoiding Local Maxima and Other Engineering Lessons
Ай бұрын
49:22
Training Multi-Modal AI: Inside the Jina CLIP Embedding Model | S2 E11
2 ай бұрын
49:22
Training Multi-Modal AI: Inside the Jina CLIP Embedding Model | S2 E11
2 ай бұрын
44:54
Building the database for AI, Multi-modal AI, Multi-modal Storage | S2 E10
2 ай бұрын
44:54
Building the database for AI, Multi-modal AI, Multi-modal Storage | S2 E10
2 ай бұрын
46:44
Numbers, categories, locations, images, text. How to embed the world? | S2 E9
2 ай бұрын
58:40
Building Taxonomies: Data Models to Remove Ambiguity from AI and Search | S2 E8
2 ай бұрын
58:40
Building Taxonomies: Data Models to Remove Ambiguity from AI and Search | S2 E8
2 ай бұрын
54:57
From PDFs to Pixels: How ColPali is Changing Information Retrieval | S2 E7
3 ай бұрын
54:57
From PDFs to Pixels: How ColPali is Changing Information Retrieval | S2 E7
3 ай бұрын
42:29
Beyond Embeddings: The Power of Rerankers in Modern Search | S2 E6
3 ай бұрын
Пікірлер
@hadjebi
14 күн бұрын
Great discussion by two people who actually knew what they were talking about.
@manu-pc9mm
18 күн бұрын
Nee sooperada kutta. Nee eeth naattukaarana?
@shashankshekharsobeit
27 күн бұрын
Really appreciate your new channel and all its search and relevance centered discussions.
@MarkBroich-o1h
2 ай бұрын
Awesome show
@MarkBroich-o1h
2 ай бұрын
Very cool tnx
@MarkBroich-o1h
2 ай бұрын
Cool stuff tnx
@MarkBroich-o1h
2 ай бұрын
Cool stuff tnx
@MarkBroich-o1h
2 ай бұрын
Cool stuff tnx
@shashankshekharsobeit
3 ай бұрын
It's quite an insightful discussion. Thank you for hosting this.
@Mum40535RBX
3 ай бұрын
Excellent!
@jimmyjustintime3030
3 ай бұрын
looking forward to this series !!