LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters

?

LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters

Ch. 20503. P. 1–26.

Vladimir Bogachev, Алетов В., Alexander Molozhavenko, Бобков Д. Н., Соболева В. В., Аланов А., Рахуба М. В.

В книге

The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

ICLR, 2026.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

Severin N., Kartushov D., Urzhumov V. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484).: Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 508–517.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Bridging the Semantic Gap in Metadata Management using Large Language Models

Сулейкин А. С., Сорокина В., Пятецкий В. Е., , in: 2025 7th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency.: [б.и.], 2025. P. 748–753.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Разработка и интеграция AI-ассистента в систему управления обучением.

Караваева Е. А., Василевский В. И., Ланин Г. М. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 4 С. 175–190

Продолжающаяся цифровизация образования требует новых способов представления информации и механизмов удержания внимания. Цель представленной работы – предложить решение на основе большой языковой модели, которая будет интерактивно генерировать подсказки различных типов в рамках электронного учебного курса по программированию. Основными подходами являются анализ существующих относительно небольших языковых моделей, TOPSIS-анализ (методика определения порядка предпочтения по сходству с идеальным ...

Добавлено: 25 декабря 2025 г.

Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors

Alexander Molozhavenko, Рахуба М. В., Computational and Applied Mathematics 2026 Vol. 45 No. 6 Article 221

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Prediction of protein-protein interactions using point transformer and spherical Convex Hull graphs

David Arteaga, Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Vol. 31 P. 82–93

Добавлено: 22 декабря 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.

Comparative Study of LoRA and Full Fine-Tuning in Large Language Models

E.V. Surikova, E.A. Sabidaeva, , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 90–98.

Добавлено: 3 июля 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.

Wrong Answers Only: Distractor Generation for Russian Reading Comprehension Questions Using a Translated Dataset

Логин Н. В., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 56–70

Добавлено: 24 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.

Training a Tucker Model With Shared Factors: a Riemannian Optimization Approach

Пешехонов И. Д., Aleksey Arzhantsev, Рахуба М. В., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. Ch. 238 P. 3304–3312.

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization

Горбунов М. А., Юдин Н. Е., Соболева В. В. и др., , in: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024).: [б.и.], 2024. P. 68713–68739.

Добавлено: 26 ноября 2024 г.

EAI: Emotional Decision-Making of LLMs in Strategic Games and Ethical Dilemmas

Mozikov M., Severin N., Bodishtianu V. и др., , in: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024).: [б.и.], 2024. P. 13927–13981.

Добавлено: 22 ноября 2024 г.

Toolken+: Improving LLM Tool Usage with Reranking and a Reject Option

Яковлев К. Д., Nikolenko S., Bout A., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 5967–5974.

Добавлено: 22 ноября 2024 г.

AIpom at SemEval-2024 Task 8: Detecting AI-produced Outputs in M4

Ширнин А. А., Andreev N., Mikhailov V. и др., , in: Proceedings of the 18th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2024).: Mexico: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 1667–1672.

Добавлено: 19 июля 2024 г.

Сайнс-арт и китч: компьютерное искусство на основе больших языковых моделей

Миловидов С. В., Коммуникации. Медиа. Дизайн 2024 Т. 9 № 2 С. 45–64

Появление больших языковых моделей привело к распространению популярных сегодня графических генераторов (DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky и др.), что стало причиной повсеместного распространения и демократизации художественных практик, связанных с использованием нейронных сетей. В статье анализируются процессы исчезновения границ между искусством и китчем, применительно к компьютерному искусству. Рассматривается китчизация генеративной графики нейросетей и способы её преодоления ...

Добавлено: 1 июля 2024 г.

Multi-user facial emotion recognition in video based on user-dependent neural network adaptation

Чураев Е. Н., Andrey V. Savchenko, , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–5.

Добавлено: 25 сентября 2022 г.

Exploration in Sequential Recommender Systems via Graph Representations

Киселёв Д. А., Makarov I., IEEE Access 2022 Vol. 10 P. 123614–123621

Добавлено: 5 сентября 2022 г.