XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)

?

XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)

Т. 1. СПб. : Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025.

Двадцать вторая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2025 продолжает традицию советских (российских) конференций, организуемых Российской ассоциацией искусственного интеллекта. В первом томе трудов публикуются пленарные доклады и доклады участников конференции, представленные на следующих секциях: Секция 1 «Инженерия знаний», Секция 2 «Интеллектуальный анализ данных», Секция 3 «Моделирование рассуждений», Секция 4 «Интеллектуальный анализ текстов, большие языковые модели»

Проблема рационализации и чрезмерного полагания на инструменты XAI: анализ объяснений больших языковых моделей

Суворова А. В., В кн.: XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)Т. 1.: СПб.: Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025. С. 310–318.

В работе исследуется проблема чрезмерного полагания (overreliance) пользователей на результаты интерпретации моделей машинного обучения, а также способов ее решения с помощью пояснений, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Результаты эксперимента показали, что большинство моделей, так же как и пользователи-люди в исходном эксперименте, игнорировали аномалии или предлагали правдоподобные, но ложные объяснения, рационализируя выводы. Это указывает на риски ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Язык: русский

Текст на другом сайте

XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)

Generating and Debugging Java Code using LLMs based on Associative Recurrent Memory

Василевский В. И., Александров Д. В., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 5 P. 173–182

Автоматическая генерация кода большими языковыми моделями (LLM) достигла значительных успехов, однако все еще сталкивается с проблемами при работе со сложными и объемными кодовыми базами, особенно на таких языках, как Java. Ограничения контекстного окна LLM и сложность отладки сгенерированного кода являются ключевыми препятствиями. В данной статье представлен подход, направленный на улучшение генерации и отладки Java-кода. Мы ...

Добавлено: 26 декабря 2025 г.

Искусственный интеллект как симулякр смысла

Малинов С. А., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2025 Т. 7 № 4 С. 154–173

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в повседневную жизнь человека. Его популярность неуклонно растёт, а компании всё чаще используют ИИ для оптимизации и ускорения рабочих процессов. Повседневные пользователи применяют большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и мультимодальные ИИ-системы для решения широкого круга задач: генерации текстов, изображений и видео, планирования дня, поиска информации ...

Добавлено: 7 декабря 2025 г.

SIGNAL: Dataset for Semantic and Inferred Grammar Neurological Analysis of Language

Комиссаренко А. А., Voloshina E., Чевелева А. Н. и др., Scientific data 2025 Vol. 12 No. 1 Article 1687

Добавлено: 18 ноября 2025 г.

MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra

Solovev G. V., Zhidkovskaya A. B., Orlova A. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 367 P. 6956–6998.

Добавлено: 16 ноября 2025 г.

3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark

Sviridov I., Miftakhova A., Tereshchenko A. и др., , in: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 1353 P. 26625–26665.

Добавлено: 16 ноября 2025 г.

Transformers and State-Space Models: Fine-Tuning Techniques for Solving Differential Equations

Игнатенко В. В., Сурков А. Ю., Zakharov V. и др., Sci 2025 Vol. 7 No. 3 Article 130

Добавлено: 10 октября 2025 г.

Application of Large Language Models to Solving Differential Equations: Constructing Baseline Models with LSTM and GRU

Сурков А. Ю., Захаров В. Ю., Sergei Koltcov и др., , in: Smart Technologies, Systems and Applications: 4th International Conference, SmartTech-IC 2024, Quito, Ecuador, December 2–4, 2024, Revised Selected Papers, Part IIVol. 2: Revised Selected Papers, Part II.: Springer, 2025. P. 239–252.

Добавлено: 11 сентября 2025 г.

О разработке подхода к автоматизированному сбору и интеллектуальной обработке данных с применением методов веб-скрейпинга и больших языковых моделей (на примере задачи по извлечению оценок уровней готовности технологий)

Грозовский Ф. М., Логинова И. В., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 8 С. 27–36

Предлагается подход к автоматизированному извлечению и структурированию информации из текста, сочетающий веб-скрейпинг для сбора данных из онлайн-источников и большую языковую модель для их последующей интеллектуальной обработки. В качестве объекта исследования выбраны тексты новостных публикаций об уровнях готовности технологий с сайта CNews для апробации разработанной методики в рамках конкретной предметной области. Точность выделения моделью оценок технологической ...

Добавлено: 11 августа 2025 г.

Вперед к истокам: обзор подходов к изучению политических предубеждений больших языковых моделей

Муронец В. С., Политическая наука 2025 № 2 С. 204–226

Политические предубеждения больших языковых моделей нередко становились предметом научного рассмотрения. Большинство исследователей, однако, скорее конкурирует в изобретении оригинальных способов выявлять предубеждения, нежели стремится ставить новые вопросы, с ними связанные, кроме: «Предубеждена ли эта модель политически?» и «Каков характер этого предубеждения?». Для оценки возможного влияния моделей на политическую реальность и получения ответов на некоторые вопросы регулирования ...

Добавлено: 30 мая 2025 г.

Исследование прикладного использования языковых моделей на основе метода генерации с дополненной выборкой

Логинова И. В., Грозовский Ф. М., Искусственный интеллект и принятие решений 2025 № 2 С. 73–89

В статье представлен качественный анализ российских и мировых кейсов разработки и внедрения моделей с технологией Retrieval-Augmented Generation (RAG-моделей) для решения прикладных аналитических и бизнес-задач. RAG-модели превосходят традиционные большие языковые модели в точности, релевантности и контекстуальной уместности генерируемых ответов за счет использования внешних источников знаний, что делает технологию Retrieval-Augmented Generation важным направлением исследований и разработок в ...

Добавлено: 20 мая 2025 г.

Подход к созданию сервиса генерации программного кода мобильных приложений с использованием больших языковых моделей

Резуник Л., Александров Д.В., ИТ-Стандарт 2024 № 4 С. 34–41

Технологии машинного обучения и различные инструменты для генерации кода в последние годы оказали значительное влияние на сферу разработки программного обеспечения. Хотя большинство существующих решений не созданы специально для генерации кода, программисты применяют их в различных задачах. Не многие из существующих решений для искусственного интеллекта хорошо работают с менее распространенными языками, такими как Kotlin или Swift, ...

Добавлено: 30 декабря 2024 г.

Using large language models for extracting and pre-annotating texts on mental health from noisy data in a low-resource language

Sergei Koltcov, Сурков А. Ю., Кольцова Е. Ю. и др., PeerJ Computer Science, США 2024 Vol. 10 Article e2395

Добавлено: 2 декабря 2024 г.

ПРИМЕНЕНИЕ СТИЛОМЕТРИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СГЕНЕРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВ

Е. А. Сальников, А. А. Бонч-Осмоловская, В кн.: Информационные технологии в гуманитарных исследованиях: Материалы Международной научно-практической конференции, Красноярск, 25–28 сентября 2023 г.: Сибирский федеральный университет, 2023. С. 176–182.

В рамках данного доклад будет проанализировано использование стилометрической метрики дельта Бёрроуза в качестве метода для определения искусственного (т. е. сгенерированного языковой моделью) текста. Данными для эксперимента послужили дневники – как дневниковые записи случайно выбранных авторов, так и дневниковые записи М. М. Пришвина. В качестве данных языковых моделей послужили дневниковые записи, сгенерированные при помощи языковых моделей ...

Добавлено: 11 октября 2024 г.

ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ (ТРИС-2023): материалы конференции

Таганрог: Издательство ЮФУ, 2023.

УДК 001.891:004.9 ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ТРИС-2023: материалы конференции.− Таганрог: Издательство ЮФУ, 2023. − 191 с. ...

Добавлено: 16 декабря 2023 г.

Двадцать первая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, КИИ-2023

Смоленск: Принт-Экспресс, 2023.

В первом томе публикуются пленарные доклады и доклады участников конференции, представленные в следующих секциях: Секция 1 «Инженерия знаний» Секция 2 «Интеллектуальный анализ данных» Секция 3 «Интеллектуальные агенты, роботы, интеллектуальное управление, компьютерное зрение» Секция 4 «Машинное обучение, нейросетевые методы» ...

Добавлено: 30 октября 2023 г.

Intelligent Decision Technologies: Proceedings of the 13th KES-IDT 2021 Conference

Сингапур: Springer, 2021.

-- ...

Добавлено: 1 августа 2021 г.

ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ (ТРИС-2017): Материалы VIII Международной научно-технической конференции

Ростов н/Д: Южный федеральный университет, 2017.

ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ (ТРИС-2017): материалы конференции.− Таганрог: Издательство ЮФУ, 2017. − 239 с. Работа печатается в рамках гранта РФФИ № 17-07-20324 Г ...

Добавлено: 14 декабря 2017 г.

Инженерия знаний основа создания экспертных систем

Грачев Н. Н., В кн.: Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий: Материалы международной научно-практической конференции, 2014.: М.: НИУ ВШЭ, 2014. С. 62–64.

Статья посвящена вопросам методологии обучения человека как обучающейся системе. Значительное место отводится анализу приобретения знаний как основной задачи инженерии знаний и ее развитии в создании экспертных систем ...

Добавлено: 9 декабря 2014 г.

Proceedings of the International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD - 2010)

SciTePress, 2010.

Добавлено: 15 ноября 2014 г.

Инженерия знаний в гибридных системах поддержки принятия решений

Болотова Л. С., В кн.: Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: теория и практика.: Калининград: Издательство Балтийского федерального университета им. И. Канта, 2012. С. 69–80.

Рассматриваются проблемы инженерии знаний:выявления, структурирования, формального представления, применения. Основной тезис - к проектированию системы знаний нужно подходить, как к проектированию любого сложного инженерного изделия, например, с точки зрения подхода, основанного на методе и технологии ситуационного анализа и проектирования модели предметной области. ...

Добавлено: 30 ноября 2013 г.