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.
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
Крохин А. С., Гусев М. М., Программные системы и вычислительные методы 2025 № 2
В статье рассматривается проблема обфускации промптов как способа обхода защитных механизмов в больших языковых моделях (LLM), предназначенных для обнаружения промпт-инъекций. Промпт-инъекции представляют собой метод атаки, при котором злоумышленники манипулируют входными данными, чтобы изменить поведение модели и заставить её выполнять нежелательные или вредоносные действия. Обфускация включает в себя различные методы изменения структуры и содержания текста, такие ...
Пантюхин Д. В., Информатика и образование 2023 Т. 38 № 1 С. 55–63
Проблема уязвимости нейронных сетей уже несколько лет является предметом научных исследований и экспериментов. Состязательные атаки — один из способов «обмануть» нейросеть, заставить ее принимать ошибочные классификационные решения. Сама возможность состязательной атаки кроется в особенностях машинного обучения нейросетей. В статье показано, как свойства нейронных сетей становятся источником проблем и ограничений в их использовании. Материалы соответствующих исследований ...