Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
Аникеева В. Е., Болдырев Н. Ю., Семенова О. И. и др., Оптика и спектроскопия 2024 Т. 132 № 8 С. 793–799
Представлены результаты исследования температурных зависимостей спектров люминесценции (3.6−120 K) при возбуждении светом с длиной волны 405 nm и бесконтактно измеренной фотопроводимости (3.6−300 K) монокристалла CsPbBr3. В низкотемпературном спектре фотолюминесценции (ФЛ), кроме линии автолокализованного экситона (2.318 eV при 10 K), наблюдаются богатая структура, возможно, относящаяся к экситонно-примесным комплексам, и широкая полоса с максимумом около 2.24 eV, ...