Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
Гумовская Г. Н., Известия Южного федерального университета. Филологические науки 2018 № 1 С. 191–200
Ритм художественного произведения рассматривается как инструмент организации информационной структуры текста и фактор нейтрализации энтропии. Ритм как упорядоченная периодичность временного и качественного порядка сообщает дополнительную информацию и является средством интенсификации информационной структуры художественного текста. ...