DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: PAYATHON 2026: хакерский марафон от платёжной системы Alipay
@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
3736 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3658 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3606 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 LLM1070 Research600 Business314 Safety209 Agents116 Multimodal110 Hardware110 Robotics76 Vision68 Audio4
Towards Data Science

Логистическая регрессия превзошла XGBoost в прогнозировании результатов матчей

Ари Джури сравнил несколько моделей машинного обучения для прогнозирования результатов футбольных матчей. Логистическая регрессия превзошла XGBoost благодаря лучшему балансу смещения и дисперсии в условиях ограниченного объёма данных. Проблема XGBoost — неверная калибровка из‑за чрезмерной уверенности в ошибочных прогнозах.

Research
читать →
~2 мин 481 просмотра
Towards Data Science

Корпоративный RAG: философия построения системы на основе экспертных знаний

Анджела Ши описывает философию построения корпоративных систем RAG, подчёркивая, что такие системы должны усиливать, а не заменять экспертов. В основе архитектуры — четыре элемента (синтаксический анализ, анализ вопросов, поиск, генерация), каждый из которых должен отражать действия эксперта. Автор выделяет четыре условия и три принципа для эффективной реализации системы.

LLM Research Business
читать →
~2 мин 478 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

NebulaExp-8B: новый способ дообучения больших языковых моделей

Разработан конвейер постобучения NebulaExp для LLM на базе Qwen3-8B: он улучшает показатели модели за счёт детальной обработки данных и оптимизации настроек.

LLM Research
читать →
~1 мин 749 просмотра
Towards Data Science

Gemma 4: от локального LLM до агента с инструментами

Пост посвящён созданию локального ИИ-агента с использованием различных инструментов. В качестве LLM задействована модель Gemma 4, для обслуживания модели применяется Ollama, среда выполнения агента строится на OpenAI Agents SDK, а в качестве внешнего инструмента — Tavily MCP. В результате получится агент, способный искать информацию в сети и синтезировать ответы.

LLM
читать →
~1 мин 447 просмотра
The Algorithmic Bridge

GPT-5.6 от OpenAI: поэтапный релиз по требованию властей США

OpenAI анонсировала GPT-5.6 в трёх версиях — Sol, Terra и Luna. Из‑за требований правительства США модель будет запускаться поэтапно: сначала доступ получат партнёры в США. В компании заявили о намерении в дальнейшем сделать GPT-5.6 общедоступной.

LLM
читать →
~1 мин 452 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ автоматически превращает инструкции в проверенные политики — прорыв в безопасности агентов

Система на базе LLM автоматически превращает текстовые инструкции в формальные проверенные политики для агентов (на языке Cedar). В тестах MedAgentBench превзошла ручное кодирование.

LLM Safety Research
читать →
~1 мин 744 просмотра
Towards Data Science

Как создать базу знаний на базе LLM

Статья посвящена созданию базы знаний на базе LLM. Автор объясняет, почему такие базы становятся всё мощнее благодаря технологиям LLM, и описывает способы автоматического внесения и активного использования информации. Рассмотрены два подхода к работе с базой: активный запрос и пассивное использование инструментом в процессе работы.

LLM
читать →
~2 мин 487 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ-диспетчер отправит письма вместо вас: автоматизация общения в вузе

Система на базе LLM автоматически отправляет письма через WhatsApp в вузе, анализируя их содержание и определяя получателей без размеченных данных.

LLM Research Agents
читать →
~1 мин 765 просмотра
cs.AI
arXiv
Cornell University Library
arXiv cs.AI

ИИ-планирование наблюдений за космосом: новая система проверки решений

Разработана система для проверки решений ИИ в планировании работы телескопов — она повышает надёжность наблюдений и сокращает потери времени.

Research LLM Vision
читать →
~1 мин 727 просмотра
LangChain Blog

LangSmith: новые возможности и мероприятия в июне 2026

LangChain представила обновления LangSmith, включая новые шаблоны агентов и интерфейсы для работы с аудио и трассировкой. Запущен курс по развёртыванию LangSmith и учебное пособие по добавлению голоса в LangGraph Agents. Анонсированы мероприятия в разных городах в июне–августе 2026 года.

LLM Agents Research
читать →
~2 мин 765 просмотра
Analytics Vidhya

Как защитить данные при работе с чат-ботами: три уровня защиты

Материал объясняет, как защитить данные при работе с чат-ботами на базе ИИ. Представлены три уровня защиты: отключение обучения модели, использование режима инкогнито и гигиена аккаунта. Также дан список данных, которые нельзя передавать чат-ботам.

LLM
читать →
~5 мин 494 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту