• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Вышка представила свои разработки и научные достижения в области ИИ

Сбер организовал R&D-день для исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Команды Центра ИИ и других подразделений ВШЭ продемонстрировали свои компетенции и обсудили с бизнес-заказчиками перспективные задачи и подходы к их решению в будущих проектах.

Мероприятие открыл Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера, отметивший большой спрос компании на фундаментальные и прикладные исследования. R&D-день, организованный Сбером, был направлен на выбор ключевых проектов для сотрудничества с университетами в ближайшие годы.

Альберт Ефимов, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбера, подчеркнул, что более половины публикаций Сбера в области искусственного интеллекта были созданы в сотрудничестве с центрами искусственного интеллекта. Сотрудничество с университетами, включая НИУ ВШЭ, открывает для Сбера новые технологические возможности. Ведущие исследователи разрабатывают ИИ-технологии в передовых областях науки для решения задач бизнес-заказчиков.

Академические исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Новосибирского государственного университета поделились своими идеями о текущем состоянии и перспективах развития искусственного интеллекта после эпохи больших языковых моделей (LLM). Они отметили, что LLM произвели революцию в обработке естественного языка, но это лишь начало пути.

Алексей Наумов
© Высшая школа экономики

Алексей Наумов, научный руководитель Центра ИИ ВШЭ, выступил с докладом «Управляя генерацией. Где еще искать точки прорыва к AGI?». Он рассказал, как обучение с подкреплением (RL) приближает науку к общему искусственному интеллекту. В 2024 году ученые Центра ИИ ускорили обучение генеративных потоковых сетей с помощью RL. Результаты исследования вошли в 5% лучших публикаций на конференции AISTATS 2024 и были представлены на сессии «Вероятностные методы». Благодаря оптимизации RL ученым удалось получить в 1,6 раза больше разнообразных молекул и белков.

После этого состоялась панельная дискуссия на тему «Что ждет AI после эпохи LLM?», постерная сессия и нетворкинг представителей исследовательских команд с бизнес-заказчиками от экосистемы Сбера.

Алексей Масютин
© Высшая школа экономики

«Практика R&D-дней позволяет обменяться результатами с коллегами из других университетов и, что важно, в неформальной обстановке увидеться с заказчиками, — отметил Алексей Масютин, руководитель Центра ИИ ВШЭ. — Мы благодарим Сбер за такую инициативу и планируем рамку дальнейших совместных исследований».

На постерной сессии был представлен 21 исследовательский проект в области искусственного интеллекта, реализуемый учеными НИУ ВШЭ:

  1. Demonstration-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
  2. Generative flow networks as entropy-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
  3. Diffusion Model in the Space of Language Model Encodings (Центр искусственного интеллекта)
  4. Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models (Центр искусственного интеллекта)
  5. Поиск аномалий в данных в условиях известной физической модели (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  6. Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties using LLMs (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  7. Фреймворк для предсказания функциональных элементов генома (Центр искусственного интеллекта)
  8. Генеративные модели для предсказания байндеров (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  9. Большие языковые модели и анализ медицинских данных (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  10. Regularized Distribution Matching Distillation (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  11. Texture generation for three-dimensional models (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  12. GeoAI: когда локация имеет значение (Центр геоданных)
  13. Fact-checking for LLM based on web mining (Центр искусственного интеллекта)
  14. Построение графа знаний для конкретной предметной области: генерация и оценка (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН, Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
  15. Автоматизированная коррекция нестандартной орфографии и грамматики  (Центр искусственного интеллекта)
  16. Прорывные технологии обработки данных: машинное обучение для анализа научно-технологических текстов (Институт статистических исследований и экономики знаний)
  17. Как ИИ помогает исследователям выявлять научно-технологические тренды: сочетание преимуществ семантического поиска и больших языковых моделей (Институт статистических исследований и экономики знаний)
  18. Как понимание особенностей языка может сократить технологический разрыв? (Институт статистических исследований и экономики знаний)
  19. Использование внешних знаний в языковых моделях (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
  20. Система анализа тональности социальных сетей (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
  21. Технология состояние-зависимой биомагнитной стимуляции мозга в реальном времени (HarPULL) (Центр биоэлектрических интерфейсов)

Вам также может быть интересно:

Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту

Каким должно быть образование в эпоху ИИ? Чтобы разобраться, какие есть точки зрения и какие решения уже формируются, команда Института образования ВШЭ весной 2025 года провела серию интервью с проректорами российских университетов. Об итогах этого исследования рассказывает директор института Евгений Терентьев.

НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал обновленный рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ. В него вошли 203 российских университета из 68 регионов. Высшая школа экономики первой получила наивысшую категорию А++.

ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей

НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.

11 вузов России стали участниками проекта ВШЭ и «Яндекса» по применению ИИ при подготовке дипломных работ

Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.

НИУ ВШЭ объединил ученых на международной школе по ИИ в Шанхае

В начале июля в Шанхае проходил Международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Инобром НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом. Более 50 молодых исследователей и ключевых спикеров из девяти стран — от России и Китая до Канады и Сингапура — собрались, чтобы обменяться последними результатами своей работы и построить новые международные партнерства.

Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций

В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

«Развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно»

В Шанхае стартовал международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Институтом образования НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом (ВКПУ). На него приехало свыше 50 участников и ключевых спикеров более чем из десяти стран Азии, Европы, Северной и Южной Америки. Они обсудили использование ИИ-технологий в образовании и других сферах.

Эксперты ВШЭ и РГАИС выступили за патентную защиту ИИ-решений

В НИУ ВШЭ состоялся круглый стол «Искусственный интеллект и ИТ-решения: тенденции охраны и возможности патентования». Лейтмотивом мероприятия стало признание необходимости доработки действующего отечественного законодательства в области интеллектуальной собственности на основе риск-ориентированного подхода.

Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика

Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.

ИИ в университетах: раскрытие потенциала и преодоление тревог

Образовательные ИИ-инструменты заметно эволюционировали, однако до сих пор многие представители университетов и рядовые пользователи испытывают опасения на их счет. Ученые Института образования НИУ ВШЭ изучили различные аспекты интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и объединили усилия с ИТ-компанией «Кеды профессора», чтобы помогать российским вузам встраивать ИИ-решения в свою работу.