DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: DeepSeek, Ctrip и китайские чипы: новости ИИ и технологий
@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
3286 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3177 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3145 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3087 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
2948 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 LLM720 Research430 Business183 Safety138 Multimodal77 Agents72 Hardware63 Vision61 Robotics36 Audio4
Leiphone

WAIC 2026: форум MemTensor о долгосрочном интеллекте ИИ

17 июля 2026 года на WAIC 2026 пройдёт форум MemTensor о переходе от агента и терминала ИИ к долгосрочному интеллекту. На мероприятии выступят эксперты из разных компаний и академической среды. Обсудят архитектуру больших моделей, инфраструктуру ИИ и кросс‑модальную персонализацию. MemTensor подготовит билеты для партнёров и установит стенды на выставке.

LLM Research Business
читать →
~4 мин 372 просмотра
Golem.de / KI

Anthropic обнаружила структуру J-Space в модели Клод

Anthropic обнаружила в модели Клод внутреннюю структуру J-пространство, которая составляет менее 10 % нейронной активности модели. Для её изучения разработан инструмент J-Lens. J-пространство действует как рабочее пространство для обработки концепций без их явного вывода. Открытие относится к «сознанию доступа», а не к феноменальному сознанию.

LLM
читать →
~2 мин 393 просмотра
TechOrange

Ascend 950PR: стратегия Huawei на рынке ИИ Южной Кореи

Huawei планирует выйти на южнокорейский рынок ИИ с чипами Ascend и интегрированными решениями Atlas 950 SuperPod. Компания предлагает стратегию «de-Huida», нацеленную на привлечение покупателей ценой, масштабами поставок и совместимостью ПО. При этом внедрение китайских технологий в Южной Корее сопряжено с рисками информационной безопасности и геополитическими вызовами.

LLM Hardware Business
читать →
~4 мин 263 просмотра
Leiphone

Baidu поручила развитие базовых моделей молодому специалисту Сунь Тяньсяну

Baidu назначила Сунь Тяньсяна главой отдела разработки базовых моделей (BMU). Перед ним стоят задачи по перестройке базы модели и переработке данных. Назначение молодого специалиста отражает стратегию компании по омоложению команды разработчиков.

LLM
читать →
~1 мин 433 просмотра
Computerwoche

SLM против LLM: когда малые модели эффективнее больших

Малые языковые модели (SLM) могут быть эффективнее больших (LLM) для ряда задач — они быстрее, экономичнее и лучше защищают данные. SLM используют специализированные данные и подходят для рутинных задач, чат-ботов, генерации контента и других сценариев. При этом у них есть ограничения, связанные с глубиной анализа и обобщением данных.

LLM
читать →
~2 мин 263 просмотра
TechOrange

Anthropic обнаружил в Claude J-пространство — скрытую зону рассуждений

Anthropic обнаружила в модели Claude J-пространство — скрытую зону, где модель «обдумывает» концепции, не отображаемые в итоговом ответе. Для работы с этой зоной разработан инструмент J-lens, способный считывать и модифицировать внутренние процессы модели. Исследование подчёркивает важность изучения скрытых механизмов ИИ для повышения безопасности и интерпретируемости систем.

LLM
читать →
~2 мин 256 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

LuxSQA: вопросы на люксембургском — теперь с синтетической речью

Система LuxSQA позволяет задавать вопросы на люксембургском и получать устные ответы с помощью TTS; протестирована на разных системах синтеза речи, показала хорошие результаты.

LLM Audio Research
читать →
~1 мин 415 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Система предскажет фейковые новости и вспышки насилия: мультимодальный подход

Мультимодальная система на базе XLM-RoBERTa и CLIP с точностью 98 % выявляет фейковые новости и признаки насилия, учитывая текст, изображения и геоданные.

LLM Multimodal Safety
читать →
~1 мин 382 просмотра
ITmedia AI+

Anthropic: J-пространство и J-линза для анализа внутреннего мышления ИИ

Anthropic открыла J-пространство — структуру внутри LLM для отслеживания скрытых мыслей модели. Разработан метод J-lens, который может использоваться для мониторинга безопасности ИИ. Компания опубликовала код и демонстрацию с участием внешних экспертов.

LLM
читать →
~2 мин 374 просмотра
TechNews / AI

Трамп о ИИ: минимальное регулирование и противостояние Китаю

Трамп считает, что США должны сохранить лидерство в ИИ и минимизировать госрегулирование отрасли, чтобы противостоять Китаю. В июне 2026 года администрация ввела, а затем сняла экспортный контроль над моделями ИИ от Anthropic. В целом политика Трампа направлена на дерегулирование сферы ИИ.

LLM Safety Business
читать →
~2 мин 388 просмотра
ITmedia AI+

Циклы в Claude Code: 4 типа от Anthropic

Anthropic классифицировала 4 типа циклов в Claude Code: Turn-based, Goal-based, Time-based и Proactive. Каждый тип имеет свои критерии запуска и остановки, а также область применения. Знание этих типов поможет эффективно использовать AI-кодирование, экономя ресурсы и сохраняя качество работы.

LLM
читать →
~5 мин 454 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту