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.
Васильева Н. С., В кн.: Как возможна логика в праве?.: СПб.: Алетейя, 2021. С. 118–134.
Е. В. Булыгин конструирует наиболее современную и целостную теоретическую модель действительности и действенности права, выделяя нормативную действительность, понимаемую как обязывающая сила; фактическую действительность, рассматриваемую как действенность, эффективность; системную действительность, предназначенную для отграничения норм права от иных социальных норм и понимаемую как указание на принадлежность к определенной правовой системе. Свою модель Е. В. Булыгин основывает на развитии идей юридико-позитивистского, ...