Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization

Трофимова Е. А., Shamina Z., Selifanova M. и др., , in: Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)Vol. 4238.: CEUR-WS.org, 2026.

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Improving Differential Equation Solving in Compact Language Models via Activation Steering and Reinforcement Learning

Сурков А. Ю., Игнатенко В. В., Кольцов С. Н., Computers, Materials and Continua 2026 Vol. 88 No. 3 Article 74

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.

Less is More: Instructed Text Simplification for People with Aphasia

Колмогорова А. В., Anastasia Margolina, Telnova A. и др., Aphasiology 2026

Добавлено: 12 ноября 2025 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 Е. А., 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.

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.

A graph-based approach to closed-domain natural language generation

Victoria I. Firsanova, Research Result. Theoretical and Applied Linguistics 2024 Vol. 10 No. 3 P. 135–167

Обработка естественного языка на основе графов в последние годы становится актуальной благодаря развитию больших языковых моделей и генерации, дополненной информационным поиском. Большие языковые модели - это сложные алгоритмы, которые распознают многочисленные задачи обработки естественного языка путем анализа инструкций пользователей на естественном языке. Однако их промышленное использование вызывает сомнения из-за таких этических проблем, как создание ложной ...

Добавлено: 12 июля 2025 г.

Smart Technical Support System Development Using Knowledge Map-Aided Approach

Alexander Suleykin, Peter Panfilov, , in: 2024 6th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA).: NY: IEEE, 2024. P. 455–460.

Добавлено: 5 апреля 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.