Deep Digest

Leiphone 3 Jul 2026

ICML 2026 в Сеуле: новые тренды в машинном обучении

С 6 по 11 июля в Сеуле пройдёт ICML 2026 — 43‑я Международная конференция по машинному обучению. Количество заявок на конференцию удвоилось, что говорит о качественных изменениях в исследованиях ИИ. Среди ключевых трендов — рассуждения о LLM, безопасность ИИ, оптимизация моделей и применение ИИ в науке.

LLM Research Safety

читать →

~3 мин 457 просмотра

cs.CL

arXiv

Cornell University Library

arXiv cs.CL 3 Jul 2026

Новый подход к индивидуализации LLM: ломаем привычные представления

Шуайчжи Ченг выявил новые закономерности в работе LLM и предложил индивидуализацию моделей с учётом режима их работы — на примере Qwen3-4B-Instruct и Mistral-7B-Instruct-v0.2.

LLM Research

читать →

~1 мин 396 просмотра

cs.CL

arXiv

Cornell University Library

arXiv cs.CL 3 Jul 2026

Loom: новая платформа поможет писать творческие тексты без сбоев

Платформа Loom помогает LLM писать творческие тексты: контролирует сюжет и насыщенность описаний, не ломая исходную структуру. Превосходит существующие модели по качеству.

LLM Research Business

читать →

~1 мин 425 просмотра

Habr / Машинное обучение 2 Jul 2026

Стратегии декодирования в LLM: от простых к сложным

Стратегия декодирования существенно влияет на поведение большой языковой модели. В статье рассмотрены разные методы декодирования — от простых (Greedy Search) до сложных (DoLa, Typical Sampling), их плюсы и минусы, а также критерии выбора оптимального подхода для разных задач — от машинного перевода до творческого письма. Особое внимание уделено семантической неопределённости и новым стохастическим методам.

LLM

читать →

~4 мин 263 просмотра

TechOrange 2 Jul 2026

Алекс Карп из Palantir раскритиковал оплату токенами в ИИ от OpenAI и Anthropic

Алекс Карп из Palantir раскритиковал систему оплаты токенами в ИИ‑сервисах OpenAI и Anthropic. Бизнес недоволен высокими расходами и рисками утечки данных при работе с моделями с закрытым исходным кодом. Palantir и NVIDIA объявили о сотрудничестве, чтобы создать решения с открытым кодом для госучреждений и предприятий.

LLM

читать →

~3 мин 267 просмотра

Golem.de / KI 2 Jul 2026

Nvidia представляет концепцию DSX: центры обработки данных для ИИ

Nvidia представила концепцию центров обработки данных DSX для компаний и стартапов, работающих с ИИ. Компания предлагает кредитное соглашение и рассчитывает получать долю в доходах от использования оборудования. Уже запущены два проекта по новой модели — с участием Neocloud Sharon AI и Firmus.

LLM Hardware Business

читать →

~1 мин 401 просмотра

Golem.de / KI 2 Jul 2026

OpenAI снизила затраты на вывод моделей ИИ более чем наполовину

OpenAI сократила затраты на вывод моделей ИИ более чем наполовину благодаря новому методу оптимизации. Это позволит компании увеличить прибыль и, возможно, снизить цены на API. Эффект от оптимизации со временем может снизиться из‑за появления более масштабных языковых моделей.

LLM

читать →

~1 мин 443 просмотра

Leiphone 2 Jul 2026

Claude Sonnet 5: высокие затраты и спорные результаты

Claude Sonnet 5 вызвал споры среди разработчиков из‑за высокой стоимости и неоднозначных результатов. Модель демонстрирует сильные стороны в агентских сценариях и инженерной разработке, но уступает китайским аналогам в логических рассуждениях и экономичности. Пользователи отмечают чрезмерную дороговизну и излишнюю осторожность модели.

LLM

читать →

~3 мин 422 просмотра

LangChain Blog 2 Jul 2026

LangSmith: как контролировать расходы на работу с ИИ-агентами

Рост расходов на работу с ИИ-агентами стал проблемой для многих компаний из‑за фрагментации данных: разные инструменты кодирования регистрируют информацию в собственном формате. LangSmith позволяет отслеживать сеансы из разных инструментов в единой модели трассировки, стандартизировать стоимость, оптимизировать и контролировать расходы.

LLM

читать →

~4 мин 410 просмотра

TechOrange 2 Jul 2026

Morgan Stanley: как внедрить ИИ в финансовый процесс

Morgan Stanley внедрил систему FIXR для автоматизации сверки прибылей и убытков, сократив время согласования с 6 до 2–3 часов. Компания не стремится полностью заменить людей ИИ, а использует подход human in the loop: результаты работы системы проверяет и корректирует контролёр. Проект демонстрирует важность предварительной аналитики процессов и постепенного накопления доверия к ИИ.

LLM Business

читать →

~3 мин 275 просмотра

Habr / Машинное обучение 2 Jul 2026

GFusion: обучение диффузионной LLM в GigaChat

Команда GigaChat Pretrain обучила диффузионную модель GFusion, ускорив генерацию на 70 % по сравнению с GigaChat3. В ходе работы протестированы разные подходы к обучению dLLM, включая варьирование размера блока и методов генерации. Модель поддерживает SGLang, включает новый алгоритм семплирования и оптимизирована для ускорения обучения и генерации.

LLM

читать →

~3 мин 255 просмотра

The Sequence 2 Jul 2026

nanoGPT в космосе: ИИ в космической гонке

Космос превращается в конкурентоспособное направление для развития ИИ из‑за дефицита энергии на Земле. Первой крупной языковой моделью, обученной в космосе, стал nanoGPT — репозиторий GPT от Karpathy. В эссе разбираются ключевые аспекты применения ИИ в космической сфере.

LLM

читать →

~1 мин 263 просмотра

Всё важное об ИИ — в одной ленте