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.
Будинайте Г. Л., В кн.: Сборник материалов [электронное издание] международной конференции по консультативной психологии, посвященная памяти Ф.Е. Василюка.: М.: ФГБНУ «Психологический институт РАО», 2018. С. 43–45.
Книга посвящена крайне актуальной теме - психотерапии супружеских пар. Современный брак уже несколько десятилетий находится в кризисе - семьи распадаются, все больше людей вообще не создают семьи. В то же время люди отнюдь не утратили потребность быть в паре и все так же испытывают дискомфорт от одиночества.
Авторы - сотрудники кафедры системной семейной психотерапии Института практической ...