From Standard Transformers to Modern LLMs: Bringing Dialogue Models, RAG, and Agents to the Classroom.

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

26 июня 2026 г.

«Культурологи пытаются увидеть, что скрывается за поверхностью обычных вещей»

Максим Жиганов много лет исследует разные стороны звука — сначала в привязке к своей родной Перми, а затем в более глобальных масштабах. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о звуковых картах, тематическом номере журнала «Логос» и о том, зачем делать привычное менее понятным и очевидным.

26 июня 2026 г.

В НИУ ВШЭ разработали приложение для диагностики фонологической обработки у детей

Специалисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили новый цифровой инструмент для оценки навыков фонологической обработки у детей — батарею тестов «ЗАРЯ» («Звуковой анализ русского языка»). Это первое в России стандартизированное приложение, позволяющее быстро и надежно выявлять нарушения способности различать звуки речи, удерживать их в оперативной памяти и проводить фонематический анализ. Программа работает на планшетах и смартфонах с операционной системой Android, доступна для скачивания в RuStore. Детали валидации теста опубликованы в Journal of Speech, Language, and Hearing Research.

24 июня 2026 г.

Древняя чашекрания - новый вид брахиопод с необычной формой раковины и образом жизни

Российские ученые из Высшей школы экономики, МГУ имени М.В. Ломоносова и Таллинского технического университета изучили ископаемый вид древних брахиопод (плеченогих), который обитал в теплом море на севере современной Эстонии более 445 миллионов лет назад. Древняя брахиопода росла в форме чашки со «шляпкой», чтобы защититься от зарастания. Исследование опубликовано в журнале Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

From Standard Transformers to Modern LLMs: Bringing Dialogue Models, RAG, and Agents to the Classroom.

P. 41–44.

Тихонова М. И., Chekalina V., Chervyakov A., Zaytsev A., Panchenko A.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Large Language Models (LLM)Teaching NLP

В книге

Proceedings of the Seventh Workshop on Teaching Natural Language Processing (TeachNLP 2026)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Industry vs Academia: Running a Course on Transformers in Two

Nikishina I., Тихонова М. И., Чекалина В. А. и др., , in: Proceedings of the Sixth Workshop on Teaching NLP (TeachNLP 2024).: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 7–22.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

RuCLEVR: A Russian Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning

Biryukova K., Chelnokova D., Erkenova J. и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2024Issue 2364.: Springer Nature Switzerland, Cham, 2024. P. 109–121.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Long Context Benchmark for the Russian Language

Churin I., Apishev M., Тихонова М. И. и др., , in: Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025).: Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 1–13.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Novel Activation Sparsification Approach for Large Language Models

A.V. Demidovskij, Burmistrova E. O., E.I. Zharikov, Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2025 Vol. 34 P. S166–S174

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Performance Study of Modern Zeroth-Order Optimization Methods for LLM Fine-Tuning

A. V. Demidovskij, A. I. Trutnev, Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2025 Vol. 34 No. Suppl. 1 P. S16–S29

Добавлено: 22 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.

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.

ProcrustesGPT: Compressing LLMs with Structured Matrices and Orthogonal Transformations

Гришина Е. Р., Горбунов М. А., Рахуба М. В., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. P. 26937–26949.

Добавлено: 4 сентября 2025 г.

AGDES: a Python package and an approach to generating synthetic data for differential equation solving with LLMs

Vladimir Zakharov, Anton Surkov, Sergei Koltcov, Procedia Computer Science 2025 Vol. 258 P. 1169–1178

Добавлено: 21 августа 2025 г.

Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies

Маткин Н. А., Смирнов А. О., Усанин М. А. и др., , in: 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2025.

The labor market is undergoing rapid changes, with increasing demands on job seekers and a surge in job openings. Identifying essential skills and competencies from job descriptions is challenging due to varying employer requirements and the omission of key skills. This study addresses these challenges by comparing traditional Named Entity Recognition (NER) methods based on ...

Добавлено: 26 июля 2025 г.