DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: PAYATHON 2026: хакерский марафон от платёжной системы Alipay
@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
3736 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3658 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3606 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3576 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
3406 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 LLM1070 Research600 Business314 Safety209 Agents116 Multimodal110 Hardware110 Robotics76 Vision68 Audio4
LangChain Blog

Rippling: создание ИИ-системы за 6 месяцев с Deep Agents и LangSmith

Rippling за 6 месяцев создала ИИ-систему на базе Deep Agents и LangSmith для работы с массивной онтологией в сфере управления персоналом, ИТ, финансов и других направлений. В основе — мультиагентная архитектура с агентом-супервизором и специализированными агентами (read, RAG, action). LangSmith помогает отслеживать качество системы и устранять регрессии.

LLM
читать →
~3 мин 675 просмотра
LangChain Blog

Бенчмаркинг извлечения данных: тестирование LLM на наборе данных LangChain

Опубликован новый набор данных для извлечения информации из журналов чата — он помогает тестировать LLM на распространённые проблемы при разработке диалоговых приложений. Проведены эксперименты с моделями GPT-4, Claude-2, Llama и Yi: оценивались различные стратегии подсказок и методы структурированного декодирования. Наилучшие результаты по корректности JSON показала модель Llama 70B при использовании декодирования на основе грамматики.

LLM
читать →
~6 мин 740 просмотра
LangChain Blog

Динамические субагенты в Deep Agents: новая схема работы

В Deep Agents внедрены динамические субагенты, которые помогают агентам решать масштабные задачи за счёт программной оркестровки: вместо прямых вызовов инструментов агент пишет скрипт для организации работы субагентов. Механизм обеспечивает детерминированный охват и надёжную оркестровку сложных процессов. В материале описаны практические сценарии использования и шаблоны оркестровки.

LLM Agents
читать →
~1 мин 723 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 765 просмотра
LangChain Blog

Deep Agents: оперативное кэширование для экономии токенов

Оперативное кэширование позволяет существенно снизить стоимость логического вывода. Deep Agents — универсальный инструмент для работы с кэшированием у разных поставщиков моделей. Тестирование показало, что кэширование сокращает стоимость токена на 49–80 %.

LLM
читать →
~2 мин 739 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту