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.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 1965 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 1064 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 1337 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 1824 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 1126 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 1316 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 1832 просмотра
Mistral AI Blog

Mistral OCR 4: новая модель для распознавания текста

Mistral AI представила модель Mistral OCR 4 для распознавания текста. Она извлекает текст, добавляет ограничивающие рамки, классифицирует блоки и выдаёт показатели достоверности. Модель поддерживает 170 языков, может развёртываться автономно и интегрируется с Mistral Search Toolkit. В тестах OCR 4 показал высокие результаты и получил предпочтение независимых комментаторов.

LLM
читать →
~2 мин 2073 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 1255 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

LLM-конвейер раскрывает секреты управления в агентных системах

Разработан конвейер на базе LLM для анализа управления в агентных системах ИИ. Протестирован на ERC-8004 и Google A2A: выявлены общие черты неравенства и фрагментации, а также тенденция к тематической конвергенции при открытом управлении.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 1854 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ-платформа раскрывает данные о побочных эффектах антидепрессантов

Создана ИИ-платформа, объединяющая официальные отчёты и данные от пациентов о лекарствах для психического здоровья; выявлены более ранние сигналы о побочных эффектах в сообществах.

LLM Research Safety
читать →
~1 мин 1545 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту