DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: Google и Gemini: перераспределение ресурсов в гонке за ИИ
@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
3245 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3131 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3107 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3052 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
2909 просм.
TechOrange

Шея для бутылок с искусственным интеллектом не техническая, а «Право решать»: 5 напоминаний от Deloitte до руководителя

В отчёте Deloitte указано, что внедрение ИИ в цепочку поставок сдерживается не технологическими, а организационными факторами. Примеры Walmart и C.H. Robinson показывают эффективность ИИ в автоматизации процессов, однако многие компании не меняют рабочие процессы после внедрения технологий.

читать →
~7 мин 274 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Агент Auto-FL-Research автоматизирует поиск оптимальных алгоритмов федеративного обучения

Auto-FL-Research — система для автоматического подбора алгоритмов федеративного обучения; протестирована на данных FLamby и LEAF, показала хорошие результаты.

читать →
~1 мин 415 просмотра

LAM и агентные LLM: в чём разница

Статья разбирает различия между большими моделями действий (LAM) и агентными LLM. Объясняется, как устроены обе системы, в каких случаях лучше использовать каждую из них. Приводятся примеры реальных решений и ответы на часто задаваемые вопросы.

LLM
читать →
~6 мин 252 просмотра
TechNews / AI

Anthropic ведёт переговоры с Samsung о производстве чипа ИИ

Anthropic обсуждает с Samsung возможное сотрудничество по производству чипа для ИИ. Компания пока не определила параметры будущего чипа. Новость может быть ответом на выпуск чипа Jalapeño от OpenAI.

читать →
~1 мин 397 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

ProvenanceGuard: новый способ защитить LLM-агентов от ошибок

Разработана система ProvenanceGuard для защиты LLM-агентов от несоответствий с запросами пользователя; тесты показали значительное снижение частоты ошибок.

читать →
~1 мин 426 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

TokenScope: новый инструмент для понимания работы LLM при генерации кода

TokenScope — инструмент для анализа работы LLM при генерации кода: показывает метрики на уровне токенов, шаблоны внимания, позволяет интерактивно менять токены и изучать альтернативные варианты кода.

читать →
~1 мин 445 просмотра

Google DeepMind и A24: сотрудничество в области исследований

Google DeepMind и A24 запустили партнёрство для совместных исследований. Цель — помочь художникам создавать новые рабочие процессы и влиять на развитие технологий. Акцент сделан на сближении передовых технологий и развлечений следующего поколения.

LLM
читать →
~1 мин 681 просмотра
Computerwoche

Gartner: Agentic AI угрожает доходам от SaaS

Автономные агенты ИИ меняют рынок SaaS: они взаимодействуют с приложениями напрямую, минуя пользователей. Gartner прогнозирует, что к 2030 году расходы на корпоративные решения достигнут 234 млрд долларов, а около 20% расходов на SaaS окажутся под угрозой. ИТ‑директорам и поставщикам ПО придётся пересмотреть подходы к выбору и лицензированию ПО, а также к управлению знаниями, полученными с помощью ИИ.

читать →
~2 мин 262 просмотра
TechNews / AI

Palantir видит шанс в проблемах Anthropic и OpenAI

Аналитик Гил Лурия повысил инвестиционный рейтинг Palantir и целевую цену акций. Компания может предложить бизнесу альтернативу работе с OpenAI и Anthropic — с помощью инструмента для совместной работы с ИИ. Palantir делает ставку на суверенитет данных и контроль клиентов над вычислительными мощностями.

LLM
читать →
~2 мин 384 просмотра
Computerwoche

Как выявить скомпрометированных агентов ИИ: признаки и методы

«Смертельная тройка» факторов делает агентов ИИ уязвимыми для атак. Практикам нужны новые способы отличить скомпрометированное поведение от нормального. Meta* предложила «Правило двух»: агенты должны иметь не более двух из трёх компонентов «смертельной тройки». Есть пять сигналов, которые могут помочь обнаружить скомпрометированные агенты ИИ.

читать →
~4 мин 256 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту