?
Rewriting the Rules: LLMs Vs. Traditional ML in University Admissions
P. 352 – 358.
Язык:
английский
Ключевые слова: natural language processingmachine learninglarge language modelsSynthetic Text Generation
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Suslova A., Жидкова П. А., Arinin O. и др., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, SYNCHROINFO 2026 (IEEE Conference # 70145), 30 June – 03 July, 2026.: IEEE Circuits and Systems Society, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 3 октября 2026 г.
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Карпенко И. А., Человек 2026 Т. 37 № 5 С. 42–58
В статье исследуется вопрос об агентности систем искусственного интеллекта. Предлагается разграничение трёх типов агентности – онтологической, функциональной и приписанной. Центральный тезис заключается в следующем: функциональная агентность является подлинным, а не метафорическим типом, что обосновывается через телеологическую теорию функции и через критику аргумента от деривативной интенциональности. При этом вводится принцип градуализма: вместо бинарной постановки вопроса о ...
Добавлено: 16 сентября 2026 г.
Филатова А. А., Эпистемология и философия науки 2026 Т. 63 № 2 С. 154–171
Развитие и активное внедрение искусственного интеллекта (да лее – ИИ), особенно в виде больших языковых моделей, вызвало новую волну дискуссий о семантических компетенциях техни ческих устройств и критериях оценки результатов их функцио нирования, в частности, сгенерированных текстов. В статье пред лагается рассмотреть ряд наиболее трудных вопросов и их представленность в современной философии языка. В первую ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Колмогорова А. В., Seredina D. A., Herald of the Russian Academy of Sciences 2026 No. 96 P. 24–32
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Глинкина Л. С., Доптан Э. С., Косоногов В. В., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.
Кара Е. А., Резуник Л., Кулигин Л. А. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Подболотова М. И., Адамский А. И., Колачев Н. И. и др., Высшее образование в России 2026 Т. 35 № 4 С. 21–35
Цель статьи – представить и обосновать педагогическую модель персонализированной обратной связи на основе больших языковых моделей (LLM) для образовательного процесса в магистратуре гуманитарного профиля. Актуальность исследования обусловлена задачами цифровой трансформации высшего образования в РФ, обозначенными в указе Президента № 474 от 21.07.2021 «О национальных целях развития до 2030 года», и необходимостью внедрения гибких, адаптивных образовательных ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.
Добавлено: 17 марта 2026 г.