DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: IJCAI 2026: награды в области ИИ и перспективы Agentic AI
@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
3528 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3440 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3404 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3366 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
3203 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 LLM860 Research498 Business237 Safety168 Multimodal93 Agents87 Hardware81 Vision64 Robotics54 Audio4
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод изучает 3D‑физику по видео: прорыв в компьютерном зрении

Система изучает 3D‑физику по видео: переводит анализ из 2D в 3D, моделирует поведение объектов с учётом физических законов, успешно прошла тесты.

Vision Research
читать →
~1 мин 1049 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

DinoLink: в 139 раз меньше данных — новое решение для связи автомобиля с инфраструктурой

DinoLink — платформа для сжатия данных в системах V2X: снижает объём передаваемой информации в 139 раз, сохраняет качество данных, ускоряет работу в узкополосных средах.

Vision Research Multimodal
читать →
~1 мин 1921 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Тесты на Deepfake: почему они могут вводить в заблуждение?

Аудит тестов на Deepfake показал, что они могут не отражать реальные угрозы — универсальные модели приближаются по эффективности к специализированным детекторам.

Vision Research Safety
читать →
~1 мин 1546 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый набор данных и метрика помогут улучшить зрение подводных роботов

Создан набор данных TUB и метрика PCD для оценки потери информации в мутной подводной среде — это улучшит работу моделей компьютерного зрения.

Vision Research
читать →
~1 мин 2394 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

GeMoE: новый способ оптимизировать работу больших моделей VisionLanguage

GeMoE — метод адаптивной маршрутизации для моделей VisionLanguage на базе MoE: повышает эффективность использования ресурсов, сохраняя производительность и увеличивая частоту активации экспертов.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 2458 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод настройки визуальных моделей: гибридное слияние данных даёт лучший результат

Разработан метод гибридного слияния данных для настройки моделей зрения, который эффективнее прежних подходов — протестирован на 34 наборах данных, показывает лучшее соотношение точности и задержки.

Vision Research
читать →
~1 мин 2105 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Нейросеть предскажет качество лазерной сварки: точность до 99,35%

Новая нейросеть с высокой точностью прогнозирует параметры лазерной сварки, анализируя изображения сварочной ванны и параметры процесса. Точность прогнозирования состояния проплавления — 99,35%.

Research Vision
читать →
~1 мин 1559 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Новый метод обучения моделей: учёт марковского шума и тяжёлых хвостов

Разработан усовершенствованный метод SGD для обучения моделей с учётом марковского шума и тяжёлых хвостов в данных — это повышает точность и надёжность обучения.

Research
читать →
~1 мин 1813 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый подход к анализу когнитивных задач с помощью МРТ: от «один к одному» к «многие к одному»

Разработан метод анализа когнитивных задач через МРТ: от переноса данных «один к одному» к анализу связей «многие к одному» с применением BIP и 1127 моделей.

Research Vision
читать →
~1 мин 1833 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

«Красная королева» ускоряет самосовершенствование ИИ-агентов

Платформа RQGM позволяет ИИ‑агентам эффективнее самосовершенствоваться за счёт динамической смены критериев оценки. Показала лучшие результаты в кодировании, написании и рецензировании статей и др.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 1669 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Mesh-RL: новый способ ускорить обучение нейросетей в сложных средах

Mesh-RL ускоряет обучение с подкреплением за счёт разбиения среды на подсети — повышает скорость сходимости и стабильность в Q-learning, SARSA, Dyna-Q.

Research LLM
читать →
~1 мин 2320 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Новый адаптер HRM превзошёл LoRa в задачах с длинным контекстом

Представлен адаптер HRM для SSM-моделей — он эффективнее LoRa в задачах с длительным контекстом, показал рост точности на 34,8–71,6% в тестах на Mistral-7B.

LLM Research
читать →
~1 мин 2459 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту