// AI на русском

// 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

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

Ускорение Gemini Nano на Pixel с мультитокеновым прогнозированием

3262 просм.

Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio

3154 просм.

Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...

3126 просм.

Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...

3073 просм.

Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов

2932 просм.

Все Anthropic News Cursor Changelog GitHub Copilot Changelog Google AI Blog Google DeepMind

|

Все темы LLM714 Research426 Business180 Safety136 Multimodal77

Berkeley AI (BAIR) 30 Jul 2026

K-Search: перенос CUDA-ядер в MLX для Apple Silicon

K-Search позволяет адаптировать CUDA-ядра для Apple Silicon без необходимости создавать их с нуля. Система использует эволюционный подход и LLM для оптимизации ядер. Благодаря слою перевода и детальному сопоставлению концепций между CUDA и MLX достигается производительность, близкая к экспертному уровню. В экспериментах K-Search показал значительное ускорение по сравнению с существующими решениями.

LLM Research Hardware

читать →

~8 мин 187 просмотра

// помочь проекту