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).
Alina M. Veresova, Andrei A. Ovchinnikov, , in: 2024 IEEE 3rd International Conference on Problems of Informatics, Electronics and Radio Engineering (PIERE).: IEEE, 2024. P. 1130–1134.
Иванов Ф. И., Зяблов В. В., Проблемы передачи информации 2013 Т. 49 № 4 С. 41–56
Предложен алгоритм построения проверочных матриц регулярных кодов с малой плотностью проверок на четность, основанных на матрицах перестановок и системах троек Штейнера S(v,3,2) при v=2^m-1. Для полученных кодовых конструкций приведены оценки на скорость, минимальное кодовое расстояние, а также на минимальную длину цикла. Представлены результаты моделирования предложенных кодовых конструкций для итеративного алгоритма декодирования “распространение доверия” (Sum-Product) при передаче кодового слова ...