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

ConflictScore: новый способ оценить, как языковые модели справляются с противоречиями

ConflictScore — метрика для оценки реакции языковых моделей на противоречивые данные; включает тест ConflictBench и показатели CS-C и CS-R.

LLM Research
читать →
~1 мин 1790 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый взгляд на взаимодействие зрения и языка в ИИ: систематизированный обзор мультимодальных моделей

Авторы представили систематический обзор объединения зрительного восприятия и языкового мышления в MLLM, ввели пятиэтапную таксономию и обозначили перспективы создания унифицированного мультимодального интеллекта.

LLM Multimodal Research
читать →
~1 мин 1215 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

ИИ для языков с ограниченными ресурсами: новый подход на основе WordNet

Разработан метод создания диалоговых ИИ‑систем для языков с ограниченными ресурсами на базе WordNet: преобразовали Hindi WordNet в 1,25 млн пар «инструкция‑ответ», настроили языковую модель — эффективность достигла 91,0.

LLM Research Multimodal
читать →
~1 мин 1249 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

LLM сужают выбор методов исследований: новое исследование выявило риски

Исследование показало, что LLM (GPT-5.1, Gemini 3 Pro, DeepSeek-V3.2) предлагают слишком узкий набор методов для исследований, есть перекосы в выборе подходов — это несёт риски для учёных.

LLM Research
читать →
~1 мин 2039 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Большие языковые модели: в чём их ключевое преимущество?

Разработана платформа AdvCluster для анализа преимуществ крупных языковых моделей; доказано, что они эффективнее работают с ограничениями в логических задачах.

LLM Research
читать →
~1 мин 1249 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Эмоциональные аватары на языке жестов: новый способ общения на непальском

Создан мультимодальный фреймворк NEST-V1: он превращает непальские слова в жесты аватаров с учётом эмоций. Точность распознавания речи — 81,1%, эмоций — 79,21%.

Multimodal Research LLM
читать →
~1 мин 1470 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Dynamic-dLLM: в 3 раза быстрее — новый способ ускорить работу диффузионных LLM

Dynamic-dLLM ускоряет работу диффузионных LLM более чем в 3 раза за счёт динамического обновления кэша и адаптивного декодирования. Протестировано на LLaDA и Dream, в системах MMLU, GSM8K, HumanEval.

LLM Research
читать →
~1 мин 1414 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Как стиль текста влияет на мнение нейросети о защите животных

Исследование показало, как разные стили текста влияют на позицию языковой модели Llama‑3.2‑1B в вопросах защиты животных. Чёткая аргументация усиливает поддержку, сдержанный стиль — ослабляет.

LLM Research
читать →
~1 мин 1280 просмотра
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 1634 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 1891 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту