DeepDigest

// 50+ источников об ИИ в одном месте

Всё важное об ИИ — в одной ленте

▸ LIVE: Terafab, Astra и Kimi K3: новости AI и полупроводников
@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
3244 просм.
#2
Викторина по вводу-выводу 2026 от Google AI Studio
3131 просм.
#3
Конфиденциальные данные в эпоху ИИ: как классифицировать актив...
3107 просм.
#4
Управляемое обучение с Gemini в Сьерра-Леоне: результаты иссле...
3051 просм.
#5
Google: дорожная карта управления ИИ для безопасности агентов
2909 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 LLM705 Research419 Business177 Safety135 Multimodal76 Agents71 Hardware61 Vision60 Robotics34 Audio4
Google Research

TabFM от Google: модель для работы с табличными данными

Google представила модель TabFM для работы с табличными данными. Она использует подход контекстного обучения (ICL), чтобы упростить классификацию и регрессию без ручной настройки. Модель протестирована в системе TabArena и интегрируется в Google BigQuery.

LLM
читать →
~4 мин 836 просмотра
Google Research

Ускорение Gemini Nano на Pixel с мультитокеновым прогнозированием

Google представила метод ускорения моделей Gemini Nano на устройствах Pixel — адаптацию прогнозирования с использованием нескольких токенов (MTP) к «замороженным» моделям Gemini Nano v3. Новая архитектура устраняет «узкое место» авторегрессивной генерации текста и оптимизирует использование памяти на мобильных устройствах. В экспериментах на Pixel 9 скорость работы выросла на 50 % и более.

LLM
читать →
~2 мин 3244 просмотра
Google Research

Логические рассуждения в языковых моделях: как они помогают вспомнить факты

Учёные исследовали, как логические рассуждения помогают языковым моделям запоминать факты. Выявлены два механизма: эффект буфера вычислений и фактологический прайминг. Эксперименты с разными моделями и наборами данных подтвердили эффективность подхода, но также обозначили риски, связанные с возможными ошибками в генерируемых фактах.

читать →
~2 мин 2683 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту