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
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

RADIANT-ПЭТ: ИИ помогает точнее выявлять поражения при ПЭТ/КТ

Фреймворк RADIANT-PET использует LLM и обучение с подкреплением для точной сегментации поражений при ПЭТ/КТ — лучше отсеивает ложные срабатывания и согласовывает прогнозы с клинической интерпретацией.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 716 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Topo4Vec: ИИ-платформа для проверки качества геоданных

Topo4Vec — платформа GeoAI для автоматической проверки геоданных: выявляет ошибки (перекрытие полигонов, проблемы в уличной сети), заменяет ручной труд, показала высокую точность в тестах.

Research Vision
читать →
~1 мин 718 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый способ оценить объяснения работы нейросетей: прорыв в компьютерном зрении

Предложены новые метрики для оценки XAI-методов в CNN в реальных условиях с использованием особых возмущений данных; протестировано в медицинских и визуальных приложениях.

Vision Research LLM
читать →
~1 мин 670 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 697 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 736 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 709 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

LaViD: как языковая модель учит компьютер «видеть»

LaViD — платформа для передачи знаний от LLM к моделям компьютерного зрения. Превосходит существующие методы, повышает точность распознавания объектов.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 657 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Aloe-Vision: новые модели для анализа медданных по изображениям

Созданы модели Aloe-Vision для анализа медданных по изображениям, набор данных Aloe-Vision-Data и тест CareQA-Vision. Модели открыты, протестированы и готовы к использованию.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 732 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

ReWorld: новый подход к обучению моделей автономного вождения

ReWorld — платформа для оптимизации представлений в моделях автономного вождения; улучшила качество генерации видео и производительность моделей на датасетах nuScenes и NAVSIM.

Vision Research
читать →
~1 мин 748 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый тест DMV-Bench: как проверить зрительную память ИИ-агентов

DMV-Bench — тест для оценки зрительной памяти ИИ-агентов на основе каталога товаров; архитектура DualMem превзошла другие мультимодальные системы.

Multimodal Research Vision
читать →
~1 мин 726 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту