DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: Nexuni и MIT Media Lab: решения для внедрения AI в промышленность
@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 LLM714 Research426 Business180 Safety136 Multimodal77 Agents71 Hardware63 Vision60 Robotics35 Audio4
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

PhyEditBench: новый тест для проверки «физического мышления» моделей редактирования фото

PhyEditBench — тест для оценки физического понимания моделей редактирования изображений. Включает 238 реальных и 35 синтетических примеров. Представлена программа PhyWorld, превосходящая аналоги.

Vision Research
читать →
~1 мин 1642 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

ForeAgent: агент, который учится распознавать поддельные ИИ‑изображения

ForeAgent — система для выявления поддельных ИИ‑изображений, которая постоянно учится и показывает высокую точность в тестах (до 93,3%)

Vision LLM Research
читать →
~1 мин 1903 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

CRISP: новый способ проверить, насколько ИИ понимает пространство и образы

CRISP — метод оценки визуально‑пространственного интеллекта ИИ с помощью 3D‑графиков и протокола oracle, позволяющий отделить логическое мышление от проблем восприятия.

Vision LLM Research
читать →
~1 мин 1151 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод создаёт длинные видеоролики: забывание и адаптация в деле

Разработана сеть FFN для обработки многочасовых видеороликов: модель адаптируется, работая всего с тремя кадрами, и использует новую метрику для оптимизации обработки. Создан датасет EpicTours (до 3 часов).

Vision Research
читать →
~1 мин 1619 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод борьбы с ошибками в мультимодальных ИИ-моделях

Система VIGIL улучшает связь между текстом и изображениями в мультимодальных ИИ-моделях, снижая число ошибок и галлюцинаций. Требует меньше данных, чем аналоги.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 1162 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод отслеживания объектов: APRTrack справляется с искажениями в реальном мире

APRTrack — система для надёжного отслеживания объектов в сложных условиях (при искажениях и неполных данных), проверена на нескольких датасетах.

Vision Research
читать →
~1 мин 1548 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод найдёт метановые шлейфы на спутниковых снимках

Разработана мультимодальная модель для обнаружения метановых шлейфов на спутниковых снимках: она эффективнее аналогов и требует меньше ресурсов.

Vision Multimodal Research
читать →
~1 мин 1376 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод изучает 3D‑физику по видео: прорыв в компьютерном зрении

Система изучает 3D‑физику по видео: переводит анализ из 2D в 3D, моделирует поведение объектов с учётом физических законов, успешно прошла тесты.

Vision Research
читать →
~1 мин 924 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

DinoLink: в 139 раз меньше данных — новое решение для связи автомобиля с инфраструктурой

DinoLink — платформа для сжатия данных в системах V2X: снижает объём передаваемой информации в 139 раз, сохраняет качество данных, ускоряет работу в узкополосных средах.

Vision Research Multimodal
читать →
~1 мин 1795 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Тесты на Deepfake: почему они могут вводить в заблуждение?

Аудит тестов на Deepfake показал, что они могут не отражать реальные угрозы — универсальные модели приближаются по эффективности к специализированным детекторам.

Vision Research Safety
читать →
~1 мин 1408 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый набор данных и метрика помогут улучшить зрение подводных роботов

Создан набор данных TUB и метрика PCD для оценки потери информации в мутной подводной среде — это улучшит работу моделей компьютерного зрения.

Vision Research
читать →
~1 мин 2247 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

GeMoE: новый способ оптимизировать работу больших моделей VisionLanguage

GeMoE — метод адаптивной маршрутизации для моделей VisionLanguage на базе MoE: повышает эффективность использования ресурсов, сохраняя производительность и увеличивая частоту активации экспертов.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 2292 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту