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...
3607 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.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый метод поиска решений в комбинаторной геометрии: MCTS с учётом геометрии

Разработан метод MCTS для решения экстремальных задач комбинаторной геометрии: он учитывает геометрические ограничения и использует симметрии для ускорения поиска решений, что позволило получить новые результаты по ряду задач.

Research LLM Vision
читать →
~1 мин 2456 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Пробелы в оценке мультимодальных ИИ: что мешает оценить реальные возможности моделей?

Исследование выявило пробелы в оценке мультимодальных ИИ-моделей (MLLM): нынешние методы не показывают, как модели объединяют данные из разных источников (текст, фото, аудио и др.).

LLM Multimodal Research
читать →
~1 мин 2026 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Скрытое влияние: как редактирование одного модуля меняет работу всей агентной системы

Обнаружена проблема в агентных системах: изменение одного модуля может незаметно влиять на другие (CBL). Протестировано на Claude Sonnet 4.6, предложен протокол для выявления сбоев.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 2202 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый подход к этическим рассуждениям в ИИ: система «изложение мыслей»

Разработана система NoT для структурирования этических рассуждений в ИИ: она снижает число упущенных факторов в моральных дилеммах и помогает достигать консенсуса в дебатах.

LLM Research Safety
читать →
~1 мин 1312 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

QES: новый подход к научным открытиям в эпоху ускоряющегося прогресса

Статья предлагает Qualitative Engine for Science (QES) как способ преодолеть ограничения ускорения технологического прогресса в научных открытиях и сократить разрыв между ИИ и человеческим мышлением.

LLM Research Safety
читать →
~1 мин 1577 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Агенты LLM прошли испытание на задачах энергетической аналитики

Агенты на базе LLM протестированы на 243 задачах энергетической аналитики — от анализа данных до сложного моделирования; сравнивались модели с закрытым и открытым кодом.

LLM Research Business
читать →
~1 мин 2090 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Проверка решений в кодировании: почему «серебряной пули» не существует

Авторы исследовали проблемы проверки решений в кодировании при развитии ИИ и предложили 4 схемы вознаграждения для верификации задач. Эксперименты подтвердили эффективность подхода.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 1363 просмотра
Apple Machine Learning

Apple представила третье поколение моделей Apple Foundation Models

Apple представила третье поколение моделей Apple Foundation Models — семейство из пяти моделей для устройств и облачных вычислений. В него входят встроенные и серверные модели с мультимодальными возможностями. Архитектура моделей позволяет преодолевать ограничения по объёму памяти и обеспечивать конфиденциальность данных.

LLM Multimodal Research
читать →
~3 мин 1572 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

COrigami: ИИ поможет создать узнаваемое оригами

Система COrigami на базе ИИ создаёт шаблоны оригами по текстовому описанию, объединяя алгоритмическую оптимизацию и эстетическую оценку — помощник для художников в проектировании сложных форм.

LLM Research Multimodal
читать →
~1 мин 2078 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый подход к управлению ИИ: как контролировать автономные системы без слежки за их рассуждениями

Предложена модель управления ИИ-агентами: агенты автономны в рассуждениях, но рискованные действия требуют подтверждений от независимых источников и фиксируются в защищённом журнале.

LLM Safety Research
читать →
~1 мин 1496 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый рейтинг в шахматах: система DD-Elo реагирует быстрее Elo

Разработана система DD-Elo для оценки навыков в шахматах — она быстрее традиционной Elo учитывает изменения в мастерстве игроков, используя модель из когнитивной нейронауки.

Research
читать →
~1 мин 1803 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту