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
AINOW

Выбор фреймворка для AI-агентов: сравнение 12 решений

Выбор подходящего фреймворка для AI-агентов требует учёта множества факторов: языка разработки, гибкости управления, интеграции с данными и поддержки MCP. В статье рассмотрены 12 фреймворков, разделённых на три типа, и пять ключевых критериев для их сравнения. Особое внимание уделено типичным ошибкам при внедрении и тенденциям 2026 года.

LLM Agents Research
читать →
~6 мин 96 просмотра
AINOW

Создание AI-агентов: no-code, low-code и full-code подходы с Dify и Python

Существует три подхода к созданию AI-агентов: no-code, low-code и full-code. Для разработки можно использовать инструменты Dify, n8n, Python с фреймворками LangChain и CrewAI. Выбор способа зависит от сложности задачи и уровня навыков разработчика. Важно чётко формулировать промпт и уделять внимание вопросам безопасности данных.

LLM Agents Research
читать →
~4 мин 103 просмотра
AINOW

Безопасность AI-агентов: риски и меры защиты на примерах

AI-агенты несут ряд рисков безопасности из‑за автономного характера и адаптивности. Среди угроз — инъекция промптов, утечка данных, каскадные ошибки между агентами. Для защиты необходимо ограничивать права, внедрять подтверждение человеком высокорисковых операций, вести журналы аудита и опираться на отраслевые руководства и стандарты. Примеры рисков — уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и утечка данных с серверов Supabase MCP.

LLM Safety Research
читать →
~6 мин 123 просмотра
AINOW

Использование ИИ в закупочном бизнесе: этапы внедрения и примеры

Статья рассказывает о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать процессы в сфере закупок. Описаны 5 ключевых областей применения ИИ, 4 шага для его внедрения, риски и меры по их минимизации. Приведены примеры компаний, уже использующих ИИ в закупках, а также ключевые моменты при выборе и закупке систем ИИ.

LLM Business Research
читать →
~2 мин 294 просмотра
AINOW

ИИ-агенты в HR: автоматизация подбора, оценки и внедрения персонала

Статья рассказывает о применении ИИ-агентов в HR: их способности автоматизировать подбор, оценку и расстановку кадров. Приведены примеры внедрения в российских компаниях (SoftBank, Sumitomo Mitsui Insurance, Hitachi), описан пошаговый план внедрения и рассмотрены риски, связанные с использованием ИИ в кадровой работе. Читатели узнают, как разграничить задачи между ИИ и сотрудниками HR и составить план внедрения системы.

LLM Business Research
читать →
~2 мин 299 просмотра
// еженедельный дайджест на email
темы:
// помочь проекту