DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: Navos Pro от Тайтдун: первый Pro-Agent для AI for Work
@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
3737 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3658 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3607 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3576 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
3406 просм.
LangChain Blog

Deep Agents: оперативное кэширование для экономии токенов

Оперативное кэширование позволяет существенно снизить стоимость логического вывода. Deep Agents — универсальный инструмент для работы с кэшированием у разных поставщиков моделей. Тестирование показало, что кэширование сокращает стоимость токена на 49–80 %.

LLM
читать →
~2 мин 739 просмотра
TechCrunch AI

360 и Sakana AI: азиатские стартапы запускают ИИ-модели на фоне запрета США

Китайская компания 360 и токийский стартап Sakana AI запустили новые ИИ-модели на фоне затягивания запрета США на экспорт определённых технологий. Модели ориентированы на локальные рынки и призваны снизить риски экспортного контроля. Представители компаний подчёркивают важность коллективного подхода к развитию ИИ.

читать →
~2 мин 508 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

EvoOptiGraph: новый подход к оптимизации с помощью графов и ИИ

EvoOptiGraph — платформа для оптимизации с помощью графов и LLM: создаёт разнообразные обучающие данные и улучшает работу моделей, показывая лучшие результаты по сравнению с аналогами.

читать →
~1 мин 766 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

NeuraDock Agent: новый агент для анализа ЭЭГ с контролем качества данных

NeuraDock Agent — система для анализа ЭЭГ с контролем качества данных; разделяет движок и языковой уровень, обеспечивает стабильность и безопасность данных.

читать →
~1 мин 1473 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Как понять мысли ИИ: новый подход к интерпретируемости

Авторы предложили метод интерпретации ИИ как агентов, разработав критерии и тесты для понимания «убеждений» и «желаний» моделей с учётом их взаимосвязи.

читать →
~1 мин 2027 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

NeuraDock Agent: новый инструмент для анализа когнитивной нагрузки в реальном времени

Учебное пособие по NeuraDock Agent — инструменту для обработки ЭЭГ и анализа когнитивной нагрузки в реальном времени с контролем качества данных и интеграцией LLM.

читать →
~1 мин 1894 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

TempoWave: новый способ улучшить прогнозы с помощью LLM

TempoWave — интерфейс для LLM, который повышает точность прогнозов временных рядов за счёт особого представления числовых данных с использованием вейвлетов.

читать →
~1 мин 1227 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

Новый инструментарий поможет управлять медицинским ИИ

Предложен инструментарий для управляемых медицинских экосистем ИИ — он позволяет отслеживать и контролировать ИИ‑решения в медицине, пример применения — уход за пациентами с остеопорозом.

читать →
~1 мин 1348 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Новый метод поможет сделать языковые модели безопаснее: разреженные автоэнкодеры выявляют слабые места

Разработан метод оценки надёжности LLM с помощью разреженных автоэнкодеров; предложена стратегия тонкой настройки для повышения безопасности языковых моделей.

читать →
~1 мин 1733 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

SOLAR: автоматический анализ производительности ИИ-моделей

SOLAR — фреймворк для автоматического расчёта предельной производительности ИИ-моделей на разном оборудовании. Помогает оптимизировать ПО, алгоритмы и железо.

читать →
~1 мин 1461 просмотра
cs.CL
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CL

Новый метод извлекает задачи и методы из научных статей с высокой точностью

Новый метод извлекает из научных статей задачи и методы с помощью десенсибилизации шаблонов и контекстно-зависимого преобразователя, улучшая F1 на 2,67–3,71%.

читать →
~1 мин 2029 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту