Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
Замятина Е. Б., Denis Churin, Ланин В. В. и др., , in: Proceedings of the 14th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - (Volume 2) KEODVol. 2: KEOD.: SciTePress, 2022. P. 237–244.
Слободенюк Е. Д., В кн.: Модель доходной стратификации российского общества: динамика, факторы, межстрановые сравнения.: Издательство Нестор-История, 2018. Гл. 1.4 С. 93–116.
Глава посвящена вопросу того, какой именно должна быть черта бедности в ее монетарном относительном выражении в доле от медианы среднедушевых доходов по стране. В западных исследованиях, посвященных проблематике доходной стратификации, используются различные величины, колеблющиеся в пределах 0,5 - 0,75 от медианы среднедушевого дохода. На основе данных о рисках бедности делается вывод о том, что черта ...