• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Smart Technical Support System Development Using Knowledge Map-Aided Approach
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
14 июля 2026 г.
«Я мечтаю о простых вещах»
Анастасия Гергенретер занимается прикладной статистикой и эконометрикой. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о том, зачем изучает потребление аддиктивных веществ, о двух очень разных Фишерах и о цветении сакуры в Главном ботаническом саду.
14 июля 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.
13 июля 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ впервые дали юридическое определение цифровой экосистеме
Цифровые экосистемы за последние годы превратились из технологической инновации в фундаментальный институт современной экономики. По последней оценке НИУ ВШЭ, их вклад в российскую экономику составляет 8,5% ВВП. Однако ни одна юрисдикция не имеет легального определения того, что такое цифровая экосистема. Ученые НИУ ВШЭ закрыли этот пробел, впервые предложив соответствующую правовую концепцию. Статья «Цифровая экосистема как новое экономическое явление и правовая концепция» опубликована в BRICS Law Journal.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Smart Technical Support System Development Using Knowledge Map-Aided Approach

P. 455–460.
Alexander Suleykin, Peter Panfilov
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Knowledge graphengineering and technical support systemsLarge Language ModelsAi Chat-Botssmart assistantknowledge map

В книге

2024 6th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA)
NY: IEEE, 2024.
Похожие публикации
Improving Differential Equation Solving in Compact Language Models via Activation Steering and Reinforcement Learning
Сурков А. Ю., Игнатенко В. В., Koltcov Sergei, Computers, Materials and Continua 2026
Добавлено: 8 июля 2026 г.
COALA: Numerically Stable and Efficient Framework for Context-Aware Low-Rank Approximation
Паркина У. Р., Рахуба М. В., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 71014–71041.
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
FRUGAL: Memory-Efficient Optimization by Reducing State Overhead for Scalable Training
Zmushko P., Безносиков А. Н., Takáč M. и др., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 80708–80739.
Добавлено: 10 ноября 2025 г.
Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
Rodionov G., Roman Garipov, Alina Shutova и др., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 46592–46633.
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Гендерные различия в игре диктатора: сравнение поведения больших языковых моделей и людей
Паршаков П. А., Паклина С. Н., Маткин Н. А. и др., Вестник Пермского университета. Серия: Экономика 2026 Т. 21 № 1 С. 42–57
Введение. Большие языковые модели (LLM) всё активнее используются в социальных науках для имитации поведения участников экспериментов и анализа норм кооперации и справедливости. Однако остаётся открытым вопрос, способны ли они воспроизводить социальные асимметрии, включая гендерные различия. Цель. Работа направлена на проверку того, воспроизводят ли LLM гендерные различия в игре «Диктатор» и каким образом текстовые объяснения решений ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
Сравнительный анализ поведения больших языковых моделей и людей в игре «Диктатор»
Шенкман Евгения Андреевна, Паршаков П. А., Маткин Н. А., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 2(71) С. 177–203
В статье анализируется поведение больших языковых моделей (LLM) в игре «Диктатор»; сравнение проводилось с результатами ранее проведённых лабораторных поведенческих экспериментов с участием людей. В работе рассматриваются модификации базовой игры, включающие возможность изъятия ресурсов у оппонента, а также введение производственной фазы. Для экспериментов были отобраны десять LLM, среди которых как международные, так и российские разработки. Полученные ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
IMPACT OF DIGITAL TRANSFORMATION ON MENTAL HEALTHCARE: OPPORTUNITIES, CHALLENGES, AND ROLE OF AI CHAT-BOTS IN SYMPTOM MANAGEMENT
Lee B., Darmadi D., Gardanova Z. и др., Emerging Science Journal 2024 Vol. 8 No. 4 P. 1440–1461
Добавлено: 22 октября 2025 г.
Large Language Model Failures in Higher Education: Causes and Prevention
Andrei A. Ternikov, COMPUTER 2025 Vol. 58 No. 11 P. 74–83
Добавлено: 31 июля 2025 г.
Proceedings of the 28th Conference on Computational Natural Language Learning
Association for Computational Linguistics, 2024.
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Подход к созданию сервиса генерации программного кода мобильных приложений с использованием больших языковых моделей
Резуник Л., Александров Д.В., ИТ-Стандарт 2024 № 4 С. 34–41
Технологии машинного обучения и различные инструменты для генерации кода в последние годы оказали значительное влияние на сферу разработки программного обеспечения. Хотя большинство существующих решений не созданы специально для генерации кода, программисты применяют их в различных задачах. Не многие из существующих решений для искусственного интеллекта хорошо работают с менее распространенными языками, такими как Kotlin или Swift, ...
Добавлено: 30 декабря 2024 г.
Mind Your Format: Towards Consistent Evaluation of In-Context Learning Improvements
Воронов А. Д., Wolf L., Рябинин М. К., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 6287–6310.
Добавлено: 24 декабря 2024 г.
LLM-KT: A Versatile Framework for Knowledge Transfer from Large Language Models to Collaborative Filtering
Северин Н. Н., Булычев И. Д., Yushkov M. и др., ICDM 2024
Добавлено: 13 декабря 2024 г.
HSE NLP Team at MEDIQA-CORR 2024 Task: In-Prompt Ensemble with Entities and Knowledge Graph for Medical Error Correction
Тутубалина Е. В., Valiev A., Association for Computational Linguistics 2024 P. 470–482
Добавлено: 13 декабря 2024 г.
Надежды и опасения, которые вызывает чат GPT
Земсков А. И., Телицына А. Ю., В кн.: Информационные технологии, компьютерные системы и издательская продукция для библиотек. Сборник докладов двадцать седьмой Международной конференции и выставки «LIBCOM-2023».: [б.и.], 2024. С. 32–35.
Доклад посвящен исследованию применения чат-ботов, основанных на искусственном интеллекте, в области научных публикаций, библиотек и информационных технологий. Рассматриваются ключевые технологии, такие как обработка больших данных и машинное обучение, которые позволяют чат-ботам эффективно взаимодействовать с пользователями, предоставляя информацию и обслуживая запросы. Внимание уделяется последним достижениям в области чат-ботов, в том числе GPT-4, а также их использованию ...
Добавлено: 26 ноября 2024 г.
ПРИМЕНЕНИЕ СТИЛОМЕТРИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СГЕНЕРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВ
Е. А. Сальников, А. А. Бонч-Осмоловская, В кн.: Информационные технологии в гуманитарных исследованиях: Материалы Международной научно-практической конференции, Красноярск, 25–28 сентября 2023 г.: Сибирский федеральный университет, 2023. С. 176–182.
В рамках данного доклад будет проанализировано использование стилометрической метрики дельта Бёрроуза в качестве метода для определения искусственного (т. е. сгенерированного языковой моделью) текста. Данными для эксперимента послужили дневники – как дневниковые записи случайно выбранных авторов, так и дневниковые записи М. М. Пришвина. В качестве данных языковых моделей послужили дневниковые записи, сгенерированные при помощи языковых моделей ...
Добавлено: 11 октября 2024 г.
Linguacodus: A synergistic framework for transformative code generation in machine learning pipelines
Трофимова Е. А., Emil Sataev, Ustyuzhanin A., PeerJ Computer Science 2024 Vol. 10 Article e2328
Добавлено: 27 сентября 2024 г.
Dialogue as Autocommunication - On Interactions with Large Language Models
Kartasheva Anna, Technology and Language 2024 Vol. 5 No. 2 P. 57–66
В диалоге с большими языковыми моделями (LLM) происходит совпадение адресата и адресанта сообщения, поэтому такой диалог можно назвать аутокоммуникацией. Нейросеть может ответить только на вопрос, имеющий формулировку. Формулирует вопрос тот, кто спрашивает — то есть, человек. Активность человека в диалоге с нейросетями провоцирует на размышления о природе такого диалога. Составление промптов является одной из самых творческих частей общения с нейросетями. Но, стоит отметить, что нейросеть зачастую лучше ...
Добавлено: 9 сентября 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору