#AI模型 Круто, ещё одна китайская (хуацяо) команда ИИ получила финансирование!
Наступает скорое «GPT-момент» для world model
Родословная LLM — это Transformer + Scaling Law. Aether идёт другим путём: Causal Discovery. Более нишево, более хардкорно, более математично
Похоже, резюме Хуан Бивэй правда очень сильное — собралось много грандиозных умов: CMU, Max Planck, Schölkopf, Glymour, Kun Zhang (все фигуры уровня «вершин гор Тайшань»)
Clark Glymour и Peter Spirtes — пионеры, которые заложили основы causal discovery на раннем этапе
Kun Zhang и Schölkopf позже подтянули в причинный вывод всю сферу: не-гауссовость, нестационарность и машинное обучение
Такая база очень крепкая — это международные научные звёзды
Теория причинности Aether AI 🔗aetherlabs.ai обязательно должна привлечь внимание
Наступает скорое «GPT-момент» для world model
Родословная LLM — это Transformer + Scaling Law. Aether идёт другим путём: Causal Discovery. Более нишево, более хардкорно, более математично
Похоже, резюме Хуан Бивэй правда очень сильное — собралось много грандиозных умов: CMU, Max Planck, Schölkopf, Glymour, Kun Zhang (все фигуры уровня «вершин гор Тайшань»)
Clark Glymour и Peter Spirtes — пионеры, которые заложили основы causal discovery на раннем этапе
Kun Zhang и Schölkopf позже подтянули в причинный вывод всю сферу: не-гауссовость, нестационарность и машинное обучение
Такая база очень крепкая — это международные научные звёзды
Теория причинности Aether AI 🔗aetherlabs.ai обязательно должна привлечь внимание

