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
Google Research

Ускорение Gemini Nano на Pixel с мультитокеновым прогнозированием

Google представила метод ускорения моделей Gemini Nano на устройствах Pixel — адаптацию прогнозирования с использованием нескольких токенов (MTP) к «замороженным» моделям Gemini Nano v3. Новая архитектура устраняет «узкое место» авторегрессивной генерации текста и оптимизирует использование памяти на мобильных устройствах. В экспериментах на Pixel 9 скорость работы выросла на 50 % и более.

LLM
читать →
~2 мин 3262 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Chisao: новый оптимизатор на GPU ускорит решение сложных задач

Chisao — оптимизатор на GPU для решения сложных задач оптимизации, работает параллельно и ускоряет вычисления в 34–39 раз. Доступен как открытый пакет Python.

Research LLM
читать →
~1 мин 1189 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Персонаж в чате влияет на отказ: новое открытие в работе ИИ-моделей

Учёные доказали: поведение ИИ-моделей (в т. ч. склонность к отказу) зависит от заданного образа персонажа; эксперименты с Qwen и Llama показали резкое снижение отказов при покладистом образе.

LLM Research
читать →
~1 мин 1853 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

AlgoEvolve: LLM научили совершенствовать торговые алгоритмы

Платформа AlgoEvolve с помощью LLM генерирует и улучшает торговые алгоритмы в виде Python‑кода, адаптируясь к рыночным условиям и превосходя человеческие разработки.

LLM Research Business
читать →
~1 мин 2181 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Как оптимизировать генеративные состязательные сети: новый обзор методов

Анализ методов NAS для GAN: сравнение подходов, выявление преимуществ и ограничений, указание на важность новых показателей оценки и наборов данных.

Research LLM
читать →
~1 мин 969 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

DocArena: как превратить документы в обучающую среду для поисковых агентов

DocArena — система для создания обучающих сред из документов для агентов поиска; включает набор данных DocArena-79K и инфраструктуру Doc-Search agent; показывает высокие результаты в поиске и контроле качества.

LLM Research Multimodal
читать →
~1 мин 1154 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый взгляд на оценку ИИ: что скрывается за максимальной точностью?

Авторы предложили оценивать ИИ-агентов не только по точности, но и по другим параметрам (надёжность, эффективность и др.), представив обновлённый тест CORE-Bench и выявив ускорение решения задач при взаимодействии человека и агента.

Research LLM Agents
читать →
~1 мин 2156 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый метод борется с подхалимажем в языковых моделях

Разработан метод выявления и устранения подхалимажа в языковых моделях с помощью каскадных линейных функций — он эффективнее базовых подходов и требует меньше вычислений.

LLM Research
читать →
~1 мин 2066 просмотра
The Verge AI

Anthropic и Белый дом: конфликт из-за моделей Mythos и Fable

Компания Anthropic отключила модели Mythos после ультиматума администрации Трампа, требующего ограничить доступ к ним для неграждан США. Переговоры между Anthropic и властями продвигаются медленно из‑за отсутствия чёткой правовой базы для экспортного контроля ИИ-систем. Ситуация создаёт риски для американской индустрии ИИ и влияет на мировой рынок технологий.

LLM Safety Business
читать →
~3 мин 1532 просмотра
TechCrunch AI

Amazon инвестирует 13 млрд долларов в ИИ и облачные технологии в Индии

Amazon планирует вложить 13 млрд долларов в развитие ИИ и облачных технологий в Индии до 2030 года. Инвестиции пойдут на расширение центров обработки данных AWS в Мумбаи и Хайдарабаде. Это часть волны вложений глобальных IT-компаний в индийскую инфраструктуру для продуктов искусственного интеллекта.

LLM Business Hardware
читать →
~2 мин 1514 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту