Команда исследователей из России и Великобритании впервые подробно описала, как формировалась и менялась система подготовки переводчиков русского жестового языка (РЖЯ). Это масштабное исследование охватывает период с XIX века до наших дней, раскрывая как достижения, так и проблемы профессиональной среды. Результаты работы опубликованы в сборнике “The Routledge Handbook of Sign Language Translation and Interpreting”.
Мировая лингвистика сегодня переживает «многоязычную революцию»: эпоха англоязычного доминирования в когнитивных науках подходит к концу, все чаще исследователи изучают многообразие языков мира. Более того, мультилингвизм из экзотики становится нормой, что кардинально меняет представления о когнитивных возможностях человека. В Вышке обсудили будущее развитие экспериментальной лингвистики.
Институт статистических исследований и экономики знаний ВШЭ впервые анализирует сводные показатели, характеризующие российскую науку в целом, включая малые предприятия. При оценке состояния науки в России традиционно учитывается информация только по крупным и средним организациям. Исследования и разработки, выполняемые субъектами малого предпринимательства, до недавнего времени находились вне фокуса государственной статистики. Однако вклад таких организаций в развитие не только отечественной науки, но и экономики в целом, уверенно растет.
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали новый метод редактирования изображений на основе глубинного обучения — StyleFeatureEditor. Он позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании. С его помощью пользователи смогут изменять цвет волос или выражение лица без потери качества изображения. Результаты работы опубликованы на самой цитируемой конференции по компьютерному зрению CVPR 2024.
3 января родился один из самых популярных писателей прошлого века Джон Рональд Руэл Толкин. Исследователи из НИУ ВШЭ, AIRI и МИСИC использовали машинное обучение для исследования социальных связей между персонажами его вселенной Средиземья. Ученые считают, что этот подход найдет применение во многих сферах за пределами литературы. Результаты работы опубликованы в IEEE Xplore.
Команда специалистов из Высшей школы экономики и Школы анализа данных «Яндекса» совместно с облачной платформой Yandex Cloud разработали нейросеть для предсказания климатического феномена Эль-Ниньо. Новый алгоритм помогает точнее прогнозировать изменение средней температуры океанических вод на поверхности, которое способно вызывать природные бедствия в отдельных регионах мира. Сейчас модель уже предсказывает Эль-Ниньо на 1,5 года вперед, а в будущем срок прогноза ученые планируют увеличить до 2 лет.
Борис Орехов, доцент Школы лингвистики НИУ ВШЭ, научил нейросети писать стихи. IQ HSE сделал по ним тест. Проверьте себя: сможете ли вы отличить произведение, написанное компьютером, от человеческого?
