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, 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.
«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:
- Demonstration-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
- Generative flow networks as entropy-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
- Diffusion Model in the Space of Language Model Encodings (Центр искусственного интеллекта)
- Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models (Центр искусственного интеллекта)
- Поиск аномалий в данных в условиях известной физической модели (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties using LLMs (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Фреймворк для предсказания функциональных элементов генома (Центр искусственного интеллекта)
- Генеративные модели для предсказания байндеров (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Большие языковые модели и анализ медицинских данных (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Regularized Distribution Matching Distillation (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Texture generation for three-dimensional models (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- GeoAI: когда локация имеет значение (Центр геоданных)
- Fact-checking for LLM based on web mining (Центр искусственного интеллекта)
- 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)
- Автоматизированная коррекция нестандартной орфографии и грамматики (Центр искусственного интеллекта)
- Прорывные технологии обработки данных: машинное обучение для анализа научно-технологических текстов (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Как ИИ помогает исследователям выявлять научно-технологические тренды: сочетание преимуществ семантического поиска и больших языковых моделей (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Как понимание особенностей языка может сократить технологический разрыв? (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Использование внешних знаний в языковых моделях (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
- Система анализа тональности социальных сетей (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
- Технология состояние-зависимой биомагнитной стимуляции мозга в реальном времени (HarPULL) (Центр биоэлектрических интерфейсов)
Вам также может быть интересно:
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.
Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
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).