Pixel-Level BPE for Auto-Regressive Image Generation

Razzhigaev A.; A. Voronov; Kaznacheev A.; Kusnetsov A.; Dimitrov D.; Panchenko A.

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

28 апреля 2026 г.

Почему слабые участники соревнований сдаются - и как это изменить

Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Анастасия Анцыгина разработала модель распределения призов, которая максимально стимулирует активность участников соревнований. Она предложила пересмотреть классический принцип «победитель получает все» и в некоторых случаях предлагать небольшую награду даже проигравшему. По ее мнению, это может повысить мотивацию участников и сделать соревнование более конкурентным. Результаты исследования опубликованы в журнале Economic Theory.

28 апреля 2026 г.

Исследователи НИУ ВШЭ собрали научную базу данных для изучения пищевых привычек у детей

Созданная в Высшей школе экономики база данных может стать основой для изучения пищевых привычек у детей. Об этом говорится в исследовании «Влияние возрастных, гендерных и социально-ролевых факторов на соответствие пищевого выбора детей возрастным нормам: экспериментальное исследование с веб-приложением Dish-I-Wish». Работа выполнена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Исследование было представлено в рамках XXVI Апрельской международной научной конференции.

27 апреля 2026 г.

«Уезжаешь с чемоданом новых идей и гипотез»

Апрельская международная научная конференция ежегодно привлекает молодых исследователей из разных регионов России. С 2019 года они могут принять участие в конкурсе, организованном НИУ ВШЭ, по итогам которого им компенсируются расходы на проезд и проживание в Москве. В этом году на конкурс поступило 17 заявок, было отобрано 8. Своими впечатлениями от конференции поделились его победители.

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

Публикации

?

Pixel-Level BPE for Auto-Regressive Image Generation

P. 26–30.

Razzhigaev A., Воронов А. Д., Kaznacheev A., Kusnetsov A., Dimitrov D., Panchenko A.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Generative pretrained transformer Transformer models

В книге

Proceedings of the First Workshop on Performance and Interpretability Evaluations of Multimodal, Multipurpose, Massive-Scale Models (MMMPIE 2022)

Razzhigaev A., Воронов А. Д., Kaznacheev A., Kuznetsov A., Dimitrov D., Panchenko A. International Conference on Computational Linguistics, 2022.

Prediction of protein-protein interactions using point transformer and spherical Convex Hull graphs

David Arteaga, Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Vol. 31 P. 82–93

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Using Generative Pretrained Transformer-3 Models for Russian News Clustering and Title Generation tasks

Тихонова М. И., Pisarevskaya D., Шаврина Т. О. и др., Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii 2021 Vol. 20 P. 1214–1223

Добавлено: 22 сентября 2023 г.

Proceedings of the First Workshop on Performance and Interpretability Evaluations of Multimodal, Multipurpose, Massive-Scale Models (MMMPIE 2022)

Razzhigaev A., Воронов А. Д., Kaznacheev A. и др., International Conference on Computational Linguistics, 2022.

Добавлено: 7 июня 2023 г.

Continuous Prompt Tuning for Russian: How to Learn Prompts Efficiently with RuGPT3?

Тихонова М. И., Konodyuk N., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. P. 30–40.

Добавлено: 31 октября 2022 г.