Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
Галицкий Б. А., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О. и др., , in: Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning Third International Workshop, GKR 2013, Beijing, China, August 3, 2013. Revised Selected Papers Editors: Madalina Croitoru, Sebastian Rudolph, Stefan Woltran, Christophe Gonzales. Springer International Publishing. 2014.: Berlin: Springer, 2014. P. 39–57.
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Кузнецов С. О. и др., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая - 2 июня 2013 г.). В 2-х т.Т. 1: Основная программа конференции. Вып. 12 (19).: М.: РГГУ, 2013. P. 239–255.
Мы разрабатываем технику представления структуры предложений
и абзацев текста в виде графов. Мы определяем чащу синтаксиче ского разбора как объединение синтаксических деревьев разбора
предложений. Чаща включает дуги между вершинами синтаксических
деревьев для таких отношений, как кореферентность и таксономия.
Эти дуги также получаются из других источников, в том числе, тео рии Риторических Структур и Речевых Актов. В работе предлагается
алгоритм вычисления чащ разбора. ...
Галицкий Б. А., Кузнецов С. О., Usikov D., , in: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual StructuresVol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 153–172.
We develop a graph representation and learning technique for parse structures for sentences and paragraphs of text. This technique is used to improve relevance answering complex questions where an answer is included in multiple sentences. We introduce Parse Thicket as a sum of syntactic parse trees augmented by a number of arcs for inter-sentence word-word ...