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

Новый способ оценить «мышление» ИИ: обнаружены серьёзные ограничения LLM

Разработана система оценки «мышления» LLM: выявлены структурные ограничения моделей на основе четырёх аксиом; протестировано на 23 логических задачах.

LLM Research
читать →
~1 мин 485 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

AI-ModelNet: сеть ИИ-моделей — новый шаг к их взаимодействию

Предложена концепция AI‑ModelNet — сети ИИ‑моделей для их взаимодействия и совместного решения задач, что может упростить практическое применение ИИ.

LLM Research Multimodal
читать →
~1 мин 489 просмотра
Leiphone

Vivo X Fold6: складной экран для «телефона-агента»

Vivo готовит к выпуску модель X Fold6 со складным экраном — она должна стать «телефоном-агентом», активно понимающим потребности пользователя. Компания внедряет новые функции на базе ИИ для многозадачности и работы с данными. При общем падении рынка смартфонов сегмент складных устройств демонстрирует рост.

LLM Multimodal Research
читать →
~2 мин 443 просмотра
TechCrunch AI

Ford нанимает опытных инженеров после проблем с ИИ

Ford нанял 350 опытных инженеров после того, как ИИ и автоматизированные системы не оправдали ожиданий в обеспечении качества. Нанятые специалисты будут обучать молодёжь и перепрограммировать инструменты ИИ. Компания рассчитывает сэкономить 1 млрд долларов и уже заняла первое место в опросе JD Power.

LLM Business Research
читать →
~1 мин 358 просмотра
Towards Data Science

Логистическая регрессия превзошла XGBoost в прогнозировании результатов матчей

Ари Джури сравнил несколько моделей машинного обучения для прогнозирования результатов футбольных матчей. Логистическая регрессия превзошла XGBoost благодаря лучшему балансу смещения и дисперсии в условиях ограниченного объёма данных. Проблема XGBoost — неверная калибровка из‑за чрезмерной уверенности в ошибочных прогнозах.

Research
читать →
~2 мин 306 просмотра
Towards Data Science

Корпоративный RAG: философия построения системы на основе экспертных знаний

Анджела Ши описывает философию построения корпоративных систем RAG, подчёркивая, что такие системы должны усиливать, а не заменять экспертов. В основе архитектуры — четыре элемента (синтаксический анализ, анализ вопросов, поиск, генерация), каждый из которых должен отражать действия эксперта. Автор выделяет четыре условия и три принципа для эффективной реализации системы.

LLM Research Business
читать →
~2 мин 326 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

NebulaExp-8B: новый способ дообучения больших языковых моделей

Разработан конвейер постобучения NebulaExp для LLM на базе Qwen3-8B: он улучшает показатели модели за счёт детальной обработки данных и оптимизации настроек.

LLM Research
читать →
~1 мин 491 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ автоматически превращает инструкции в проверенные политики — прорыв в безопасности агентов

Система на базе LLM автоматически превращает текстовые инструкции в формальные проверенные политики для агентов (на языке Cedar). В тестах MedAgentBench превзошла ручное кодирование.

LLM Safety Research
читать →
~1 мин 495 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ-диспетчер отправит письма вместо вас: автоматизация общения в вузе

Система на базе LLM автоматически отправляет письма через WhatsApp в вузе, анализируя их содержание и определяя получателей без размеченных данных.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 512 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ-планирование наблюдений за космосом: новая система проверки решений

Разработана система для проверки решений ИИ в планировании работы телескопов — она повышает надёжность наблюдений и сокращает потери времени.

Research LLM Vision
читать →
~1 мин 488 просмотра
LangChain Blog

LangSmith: новые возможности и мероприятия в июне 2026

LangChain представила обновления LangSmith, включая новые шаблоны агентов и интерфейсы для работы с аудио и трассировкой. Запущен курс по развёртыванию LangSmith и учебное пособие по добавлению голоса в LangGraph Agents. Анонсированы мероприятия в разных городах в июне–августе 2026 года.

LLM Agents Research
читать →
~2 мин 525 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту