26 августа Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова (МИЭМ) ВШЭ и Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ) подписали договор о сотрудничестве. Соглашение направлено на развитие совместных исследований в области физики, перспективного материаловедения и электроники, объединяющих экспериментальные и вычислительные подходы, выполнение совместных опытно-конструкторских работ, а также подготовку заявок на российские и международные научные гранты.
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».
Тихонова М. И., Феногенова А. С., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Вып. 22.Вып. 22.: [б.и.], 2023. P. 507–516.
Ermakova L., Bellot P., Браславский П. И. и др., , in: Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction: 12th International Conference of the CLEF Association, CLEF 2021, Virtual Event, September 21–24, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. P. 432–449.
Sakhovskiy A., Ижевская А. В., Pestova A. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference “Dialogue” (2021)Issue 20: Основной том.: -, 2021. Ch. 161 P. 607–617.
Коковин С. Г., Nahata B., Желободько Е. В., / NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Economics/EC". 2014. No. WP BRP 83/EC/2014.
Изучается задача многомерного скрининга, без существенных ограничений на класс функций полезности. Метод эпсилон-релаксации ограничений позволил исключить бачинг и циклы в графе ограничений совместимости со стимулами. Поэтому, множители Лагранжа существуют, они позвонляют охарактеризовать решения и их социальную неоптимальность (искажение). В частности, при "пространственных" предпочтениях, включающих случай Хотеллинга и случай Спенса-Миррлиса, решение имеет простой планарный граф. В ...