Use Case 5: LLM-driven creation of natural hazard geodatabase from digital mass media

Все большее количество ученых предупреждает об опасности воспроизведения генеративным ИИ социально-политических и идеологических предрассудков, впитанных моделями из текстов, на которых они обучались. Если, например, та или иная модель тренировалась на материалах западных СМИ, она может генерировать нарративы, воспроизводящие западноцентричный взгляд на мировые события. Это проявляется в репродукции определений глобальных проблем, нормализированных в западных гегемонистских дискурсах. ...

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

Сопоставление номенклатур товаров ресторанов и поставщиков с помощью LLM — Case Study для ресторанного холдинга

Джин С., Панфилов П. Б., Сулейкин А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6 С. 163–176

В современном ресторанном бизнесе точное сопоставление номенклатуры продуктов между ресторанами и поставщиками является критически важной задачей. Эффективное управление запасами и оптимизация закупок напрямую влияют на прибыльность бизнеса. С ростом числа поставщиков и ассортимента продукции традиционные методы сопоставления становятся менее эффективными. В данном исследовании предлагается использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизации и повышения точности сопоставления ...

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Learning When to Personalize: LLM Based Playlist Generation via Query Taxonomy and Classification

Бузаев Ф. А., Пугачёва Д. В., Sukharev I. и др., Transactions of the Association for Computational Linguistics 2026 P. 51–57

Добавлено: 7 апреля 2026 г.

Large Language Models as Political Actors: Cultural Bias and Epistemic Power

Seredkina E., Seletkova G., Михайловский А. В., Technology and Language 2026 Vol. 7 No. 1 P. 63–79

Быстрое распространение больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в социально и политически чувствительных сферах ставит вопрос о природе и источниках политической предвзятости в системах искусственного интеллекта. В большинстве исследований предвзятость рассматривается преимущественно как технический дефект, подлежащий устранению. Здесь предлагается более широкая философская и культурная интерпретация феномена, согласно которой предвзятость LLM является результатом встроенных эпистемических ...

Добавлено: 1 апреля 2026 г.

Can Large Language Models Develop High-Stakes Physics Exam Items? A Comprehensive Study of Cognitive and Psychometric Efficacy

Moses Oluoke Omopekunola, Elena Yu. Kardanova, Journal of Science Education and Technology 2026

Добавлено: 16 января 2026 г.

Многоаспектная оценка методов адаптации токенизатора для больших языковых моделей на русском языке

Андрющенко Г. Д., Годунова М. Э., Иванов В. В. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 С. 320–331

Большие языковые модели (Large language model, LLM), предобученные на корпусах, состоящих из большинства текстов на английском языке, показывают более низкое качество и работают неоптимально на других естественных языках. Адаптация словаря LLM обеспечивает ресурсоэффективный способ повышения качества предобученной модели. Ранее предложенные методы адаптации фокусировались на метриках качества (точности) и размера (фертильности), игнорируя другие аспекты, такие как ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

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.

Detecting Ethnic Conflict in Social Media with Transformers and Augmented Data

Кольцова Е. Ю., Сурков А. Ю., Procedia Computer Science 2025 Vol. 258 P. 2382–2390

Добавлено: 28 ноября 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.

Исследования благополучия с помощью передовых методов обработки естественного языка (NLP): перспективы и ограничения

Воеводина Е. Ю., Современная зарубежная психология 2025 Т. 14 № 3 С. 172–181

Контекст и актуальность. Исследования благополучия столкнулись с противоречиями и ограничениями, проистекающими из ограничений метода психометрических самоотчетных шкал. Данные методы критикуются за низкую экологическую валидность, ограниченную информативность и трудности в операционализации комплексного конструкта благополучия. В то же время, стремительное развитие технологий обработки естественного языка (natural language processing, NLP) открывает новые возможности для преодоления этих ограничений. Цель. Провести обзор ...

Добавлено: 9 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.

Assessment of Economic Damage from Natural Hazards to the Railway Infrastructure of the Russian Federation

Бадина С. В., Turchaninova A. S., Baburin V. L. и др., Regional Research of Russia 2024 Vol. 14 No. 3 P. 503–511

Добавлено: 30 июня 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.

How Artificial Intelligence Technology Affects Productivity

Semenova E., Mikhail Komarov, , in: Sustainable Green Conversion. Selected Papers from ISPR2024, October 10-12, 2024 Budva-Montenegro, Volume 1Vol. 1,2.: Springer, 2025. Ch. 9 P. 125–144.

Добавлено: 6 мая 2025 г.

Hazardous exogenous geological processes in the mountains under the pressure of human activity: 15-year observations from a natural landscape to a large ski resort

Деркачева А. А., Golosov V., Shvarev S., Natural Hazards 2024 Vol. 120 No. 3 P. 2847–2868

Добавлено: 22 ноября 2023 г.