?
ML²B: Benchmarking LLMs on Cross-Lingual ML Pipeline Generation
.
Трофимова Е. А., Shamina Z., Selifanova M., Zaitsev A., Savchuk R., Минец М. В., Ozerova D., Sataev E., Zuenko D., Устюжанин А. Е.
Сурков А. Ю., Игнатенко В. В., Кольцов С. Н., Computers, Materials and Continua 2026 Vol. 88 No. 3 Article 74
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Паркина У. Р., Рахуба М. В., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 71014–71041.
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые настройки ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
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.
Zmushko P., Безносиков А. Н., Takáč M. и др., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 80708–80739.
Добавлено: 10 ноября 2025 г.
Rodionov G., Roman Garipov, Alina Shutova и др., , in: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025).: NeurIPS, 2025. P. 46592–46633.
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., Маткин Н. А. и др., Вестник Пермского университета. Серия: Экономика 2026 Т. 21 № 1 С. 42–57
Введение. Большие языковые модели (LLM) всё активнее используются в социальных науках для имитации поведения участников экспериментов и анализа норм кооперации и справедливости. Однако остаётся открытым вопрос, способны ли они воспроизводить социальные асимметрии, включая гендерные различия. Цель. Работа направлена на проверку того, воспроизводят ли LLM гендерные различия в игре «Диктатор» и каким образом текстовые объяснения решений ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
Шенкман Е. А., Паршаков П. А., Маткин Н. А., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 2(71) С. 177–203
В статье анализируется поведение больших языковых моделей (LLM) в игре «Диктатор»; сравнение проводилось с результатами ранее проведённых лабораторных поведенческих экспериментов с участием людей. В работе рассматриваются модификации базовой игры, включающие возможность изъятия ресурсов у оппонента, а также введение производственной фазы. Для экспериментов были отобраны десять LLM, среди которых как международные, так и российские разработки. Полученные ...
Добавлено: 27 октября 2025 г.
Фирсанова В. И., Научный результат. Серия: Вопросы теоретической и прикладной лингвистики 2024 Vol. 10 No. 3 P. 135–167
Обработка естественного языка на основе графов в последние годы становится актуальной благодаря развитию больших языковых моделей и генерации, дополненной информационным поиском. Большие языковые модели - это сложные алгоритмы, которые распознают многочисленные задачи обработки естественного языка путем анализа инструкций пользователей на естественном языке. Однако их промышленное использование вызывает сомнения из-за таких этических проблем, как создание ложной ...
Добавлено: 12 июля 2025 г.
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Голядкин М. Ю., Saraev S., Макаров И. А., , in: 2024 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct).: IEEE, 2024. P. 608–611.
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Alexander Suleykin, Peter Panfilov, , in: 2024 6th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA).: NY: IEEE, 2024. P. 455–460.
Добавлено: 5 апреля 2025 г.
Association for Computational Linguistics, 2024.
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Taktasheva E., Бажуков М. О., Koncha K. и др., , in: Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 9268–9299.
Добавлено: 2 января 2025 г.
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.
Воронов А. Д., Wolf L., Рябинин М. К., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 6287–6310.
Добавлено: 24 декабря 2024 г.
Добавлено: 13 декабря 2024 г.