DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: Databricks: стоимость задачи важнее цены за токен в AI-моделях
@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
3244 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...
3051 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
2909 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 LLM706 Research420 Business178 Safety135 Multimodal76 Agents71 Hardware62 Vision60 Robotics34 Audio4
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый метод извлекает знания из арабско‑английского словаря

Разработан метод автоматического извлечения лексической информации из словаря Al‑Mawrid с помощью n‑граммового анализа, KWIC и правил; показана высокая точность извлечения разных типов данных.

LLM Research
читать →
~1 мин 419 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 465 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый подход к генерации текста: как справиться с «галлюцинациями» ИИ

Учёные разработали модель генерации текста, которая допускает ошибки, но сохраняет высокую точность; подход приближает ИИ к реальным условиям работы с языком.

LLM Research
читать →
~1 мин 468 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 422 просмотра
Leiphone

Су Вэйцзе присоединился к OpenAI: математика в эпоху после масштабирования

Су Вэйцзе, известный статистик и лауреат премии COPSS, присоединился к OpenAI, чтобы решать актуальные проблемы индустрии ИИ. Он считает, что в будущем теоретические навыки будут играть ключевую роль в разработке моделей искусственного интеллекта. В интервью учёный обсудил проблемы закона масштабирования, использования синтетических данных и другие вызовы отрасли.

LLM
читать →
~2 мин 436 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый метод улучшает работу больших языковых моделей: замкнутый цикл обработки данных

Разработан замкнутый цикл обработки данных для выявления и устранения слабых мест в LLM; метод протестирован на задачах BBH и AIME2025/AIME2026, показал эффективность.

LLM Research
читать →
~1 мин 448 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

RSEA: агент, который сам себя совершенствует — новый подход в ИИ

Разработан агент RSEA, который самостоятельно улучшает свою работу и безопасно адаптируется к задачам. В тестах показал высокие результаты.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 469 просмотра
Google AI Blog

Внедрение ИИ в Великобритании: неравномерный прогресс

Исследование Google и Public First показало, что за последний год внедрение ИИ на рабочих местах в Великобритании удвоилось — до 73 %. При этом лишь 15 % продвинутых пользователей значительно чаще сообщают о карьерном росте и повышении зарплаты. Инициатива «AI Works for Britain» призвана помочь остальным 85 % работников освоить ИИ и сократить разрыв в уровне внедрения технологии.

LLM
читать →
~3 мин 797 просмотра
L Leiphone
Leiphone

FLAG от Шанхайского института и университетов: восстановление структуры транскриптома

Институт Шанчжи, Шанхайский университет науки и технологии и Фуданьский университет представили фреймворк FLAG для восстановления структуры пространственного транскриптома. Модель переопределяет задачу с детерминированной регрессии на моделирование структурированного распределения и успешно справляется с «проклятием генетической размерности». Эксперименты показали преимущество FLAG по структурным показателям в сравнении с другими методами.

Research LLM Multimodal
читать →
~2 мин 473 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Yuvion LLM: новая модель ИИ с усиленной защитой от угроз

Yuvion LLM — модель ИИ с усиленной защитой от угроз, учитывающая «состязательный» характер атак; в тестах превзошла GPT-5.4 и Qwen3-MAX по показателям безопасности.

LLM Safety Research
читать →
~1 мин 445 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Квантовая модель генерирует данные лучше классических аналогов

QDiffusion-TS — квантовая модель для синтеза временных рядов: сокращает число параметров и точнее генерирует данные, чем классические аналоги.

Research LLM Hardware
читать →
~1 мин 464 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 414 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту