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.
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 LLM1071 Research600 Business315 Safety209 Agents117 Multimodal110 Hardware110 Robotics76 Vision68 Audio4
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 2153 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

CRISP: новый способ проверить, насколько ИИ понимает пространство и образы

CRISP — метод оценки визуально‑пространственного интеллекта ИИ с помощью 3D‑графиков и протокола oracle, позволяющий отделить логическое мышление от проблем восприятия.

Vision LLM Research
читать →
~1 мин 1427 просмотра
cs.CV
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.CV

Новый метод борьбы с ошибками в мультимодальных ИИ-моделях

Система VIGIL улучшает связь между текстом и изображениями в мультимодальных ИИ-моделях, снижая число ошибок и галлюцинаций. Требует меньше данных, чем аналоги.

LLM Vision Research
читать →
~1 мин 1421 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 2564 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 1769 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 2409 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 2560 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

EVOM: ИИ-агент самостоятельно создаёт эффективные архитектуры для обучения с подкреплением

Фреймворк EVOM автоматически создаёт архитектуры для обучения с подкреплением «актёр-критик», превосходя ручные методы и другие подходы. Тестировался на Ant-v4 и HalfCheetah-v4.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 1342 просмотра
cs.LG
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.LG

Новый метод улучшения нейросетей: симметрия и расширение данных

Разработаны методы повышения симметрии в байесовских нейросетях за счёт расширения данных; один из методов показал преимущество перед базовым подходом.

Research LLM
читать →
~1 мин 1580 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту