DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: OpenAI расширяет Daybreak: новые уровни защиты и модель GPT-5.6-Cyber
@deepdigest
Статьи об ИИ в Telegram — подпишитесь
Подписаться →
@deepdigest · Макс
Статьи об ИИ в Макс — подпишитесь
Подписаться → Дзен
deepdigest · Дзен
Статьи об ИИ в Яндекс Дзен — подпишитесь
Подписаться →
// самые читаемые
#1
Ускорение Gemini Nano на Pixel с мультитокеновым прогнозированием
3262 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3154 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3126 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3073 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
2932 просм.
Все Anthropic News Cursor Changelog GitHub Copilot Changelog Google AI Blog Google DeepMind Google Research Meta AI Blog Microsoft AI Blog Apple Machine Learning AWS Machine Learning Berkeley AI (BAIR) Character.AI Blog Databricks Blog Golem.de / KI Hugging Face Blog ITmedia AI+ LangChain Blog Leiphone Microsoft Research MindStudio Blog Mistral AI Blog Modular Blog NVIDIA AI Blog QbitAI Sakana AI Stability AI Blog Synced TechNews / AI The Robot Report Together AI Blog Weaviate Blog Ahead of AI (Raschka) AI Blog (spaces.ac.cn) AI News AINOW AI Snake Oil AI Supremacy AI Weekly Analytics Vidhya Ars Technica AI Computerwoche Fortune AI IEEE Spectrum AI Import AI Interconnects (Nathan Lambert) IT BOLTWISE Last Week in AI MIT Technology Review AI Simon Willison's Weblog TechCrunch AI Tech Monitor TechOrange The Gradient The Guardian / AI The Sequence The Verge AI VentureBeat AI WIRED AI
|
Все темы LLM717 Research429 Business181 Safety138 Multimodal77 Agents71 Hardware63 Vision60 Robotics35 Audio4
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Виртуальные пациенты и набор данных для обучения медиков: новый инструмент от исследователей

Создан набор данных и система виртуальных пациентов для обучения медиков с использованием LLM; есть интерактивный прототип для практики и обратной связи.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 439 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Большие языковые модели: как они понимают убеждения и ситуации

Учёные изучили, как LLM (Olmo2, Pythia) понимают убеждения и ситуации: эффективность зависит от размера модели и тренировок, есть противоречия в ответах.

LLM Research
читать →
~1 мин 400 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый подход к анализу футбольных матчей: система SoccerNet 2026 повышает точность отслеживания действий игроков

Система SoccerNet 2026 анализирует футбольные матчи, отслеживая действия игроков; за счёт новых алгоритмов показатель Macro-F1 вырос с 48,6 до 58,94.

Vision Research
читать →
~1 мин 434 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Новый фильтр Калмана: агенты смогут точнее оценивать данные в сложных условиях

Создан новый фильтр Калмана (CA-NKCF) для распределённой оценки данных: он эффективнее аналогов и не требует точных данных о шуме, хорошо работает в сложных условиях.

Research LLM Multimodal
читать →
~1 мин 390 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый метод извлекает знания из арабско‑английского словаря

Разработан метод автоматического извлечения лексической информации из словаря Al‑Mawrid с помощью n‑граммового анализа, KWIC и правил; показана высокая точность извлечения разных типов данных.

LLM Research
читать →
~1 мин 429 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод распознаёт действия по данным с датчиков — точность до 98,4%

Разработан неконтролируемый метод распознавания действий по данным IMU с использованием автоэнкодера и LSTM; точность на DaLiAc и PAMAP2 — 96,6% и 98,4%.

Vision Research Hardware
читать →
~1 мин 470 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый подход к генерации текста: как справиться с «галлюцинациями» ИИ

Учёные разработали модель генерации текста, которая допускает ошибки, но сохраняет высокую точность; подход приближает ИИ к реальным условиям работы с языком.

LLM Research
читать →
~1 мин 473 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

ИИ научился рисовать научные схемы: представлен новый тест для оценки изображений

Представлен тест SciDraw-Bench для оценки научных рисунков, сгенерированных ИИ. Он проверяет корректность надписей, изображений и соблюдение правил. Система SciDraw AI лучше общих моделей.

Research Multimodal Vision
читать →
~1 мин 434 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый метод улучшает работу больших языковых моделей: замкнутый цикл обработки данных

Разработан замкнутый цикл обработки данных для выявления и устранения слабых мест в LLM; метод протестирован на задачах BBH и AIME2025/AIME2026, показал эффективность.

LLM Research
читать →
~1 мин 461 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

RSEA: агент, который сам себя совершенствует — новый подход в ИИ

Разработан агент RSEA, который самостоятельно улучшает свою работу и безопасно адаптируется к задачам. В тестах показал высокие результаты.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 480 просмотра
L Leiphone
Leiphone

FLAG от Шанхайского института и университетов: восстановление структуры транскриптома

Институт Шанчжи, Шанхайский университет науки и технологии и Фуданьский университет представили фреймворк FLAG для восстановления структуры пространственного транскриптома. Модель переопределяет задачу с детерминированной регрессии на моделирование структурированного распределения и успешно справляется с «проклятием генетической размерности». Эксперименты показали преимущество FLAG по структурным показателям в сравнении с другими методами.

Research LLM Multimodal
читать →
~2 мин 483 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту