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.
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
Иванов А. А., Информационные технологии и вычислительные системы 2020 № 2 С. 38–50
Рассматриваются алгоритмы оценки степени манипулируемости процедур агрегирования. Рассматривается 27 известных процедур агрегирования, а также обобщённые скоринговые правила, когда приписывается различный вес второй или второй и третьей альтернатив. Рассматриваются случаи Impartial Culture и Impartial Anonymous Culture, определяющие вероятности различных профилей. Рассматриваются 6 индексов манипулирумости, включая классический индекс Нитцана-Келли. Оценивается алгоритмическая сложность отдельных процедур агрегирования и всех вычислений. Показывается, что ...
