Семинары и мероприятия лаборатории

Лаборатория проводит международные и периодические семинары, организует публичные лекции и участвует в различных мероприятиях НИУ ВШЭ.

Информация о планируемых мероприятиях публикуется на странице анонсов лаборатории.
На данной странице расположены мероприятия текущего года. О мероприятиях предыдущих годов вы можете узнать на странице Архива мероприятий.

На семинары открытый доступ для всех желающих.
Для студентов, аспирантов, преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ - вход свободный.
При необходимости заказа пропуска в здание НИУ ВШЭ просьба сообщить по e-mail: pzhidkikh@hse.ru 

В Международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа на постоянной основе проводится семинар-школа "Математические модели информационных технологий", где обсуждаются доклады исследователей по различным направлениям деятельности лаборатории.

Представители ведущих университетов (НИУ ВШЭ, МГИМО, МПГУ, МФТИ, РАНХиГС, СПбГУ,  и т. д.), исследовательских организаций и экспертных центров сфокусировались на междисциплинарном осмыслении искусственного интеллекта. Участники обсудили вопросы регулирования ИИ, цифровую безопасность, трансформацию образования, развитие человеческого капитала, интерпретируемость больших языковых моделей, а также новые формы взаимодействия человека и интеллектуальных систем.
Василий Громов
Сопредседатель программного комитета конференции, заведующий лабораторией анализа семантики Центра языковых и семантических технологий ФКН

Сегодня исследователей искусственного интеллекта волнуют прежде всего перспективы создания сильного ИИ и то, насколько классические теории способны привести нас к этой цели. В связи с этим встает вопрос о том, как человечество будет взаимодействовать с сильным искусственным интеллектом или с системами ИИ, которые неизмеримо превосходят существующие. Следует подчеркнуть, что даже наша видовая идентификация как биологического вида — Homo sapiens — включает в себя понятие разумности. Появление других форм разума заставит нас пересмотреть очень многое: от того, какие задачи мы можем ставить перед ИИ, до того, на что мы должны наложить табу, сколь бы интересным и перспективным это нам ни казалось.
Сергей Кузнецов

Сопредседатель программного комитета конференции, профессор ФКН,, заведующий Международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа 
В этом году одним из фокусов конференции было внедрение методов искусственного интеллекта в образовательный процесс — в частности, обсуждение возможностей персонализации обучения с помощью адаптивных ИИ‑систем, интеграции больших языковых моделей в учебные курсы, а также разработки методик оценки качества образовательного контента, генерируемого интеллектуальными системами. Особое внимание уделялось проблеме различения между субъектностью и агентностью интеллектуальных систем: участники анализировали, в каких контекстах уместно наделять ИИ‑агентов элементами автономии, как разграничивать ответственность человека и алгоритма при принятии решений, а также какие философские и этические рамки позволяют корректно описывать роль ИИ в социотехнических системах. Кроме того, важной частью повестки стало обсуждение социальных последствий делегирования интеллектуальным агентам решения общественно значимых задач — включая риски усиления цифрового неравенства, возможные трансформации рынка труда в образовательной и смежных сферах, вопросы доверия к алгоритмическим решениям в чувствительных областях (например, в оценке знаний или профориентации), а также разработку регуляторных и методических подходов к безопасному и справедливому использованию ИИ в публичной сфере.
Федор Ратников
Ведущий научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных, доцент ФКН

Конференция собрала представителей из очень разных организаций с очень разной областью экспертизы. Это было прекрасной возможностью почувствовать, как эти сообщества понимают и оценивают текущие революционные изменения в обществе, стране и мире, связанные с вторжением ИИ во множество аспектов нашей жизни. Участие в конференции обогатило меня более объемным и разносторонним представлением о настоящей ситуации и направлениях будущего развития. Полагаю, что подобный импульс получили и другие участники. В этом кросс-опылении я вижу основную цель конференции, и считаю, что она была успешно достигнута.
Наталья Луковникова
Проект «Социософт», директор Информационно-аналитического форсайт-центра Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
В этот раз конференция продемонстрировала очень зрелое отношение к ИИ. Не было ни переоценки его возможностей, ни избыточного описания возможных страшных последствий. Большинство докладов касались сложного взаимодействия с ИИ в сфере образования, медицины и научной деятельности и как раз того, что может понять и сделать сам человек, имея в руках такой мощный инструмент как ИИ.

С моей точки зрения именно такой профессиональный обмен складывающимися практиками очень полезен. Мне кажется, ярким событием конференции был доклад Павла Бегичева, старокатолического священника, который очень четко обозначил разницу между ИИ и человеком в экзистенциальном пространстве. Пока что свобода воли и ответственность — это прерогатива человека, и наше желание переложить все, в том числе ответственность за собственное бытие, на условных роботов в ближайшее время нам не грозит. Внутренняя работа — это то, что должен совершать каждый, кто хочет остаться человеком в сложном мире.

Участники конференции отметили, что ИИ неуклонно становится важнейшим инструментом в жизни общества, однако его внедрение требует глубокого академического анализа. В рамках программы прозвучал ряд знаковых докладов, освещающих самые разные аспекты этой трансформации:
Футуролог, публицист и писатель Сергей Переслегин видит в искусственном интеллекте одновременно инструмент с определенными возможностями и технологию с существенными ограничениями и потенциальными социальными рисками. При этом он предупреждает о возможном разделении человечества на тонкий слой тех, кто умеет то, чего не умеет ИИ, и всех остальных.
Позиция доктора юридических наук, ординарного профессора НИУ ВШЭ Владимира Исакова заключается в том, что искусственный интеллект — это инструмент, который может повысить эффективность некоторых аспектов правовой деятельности, но его применение требует осторожности и четкого понимания границ. Ключевым остается человеческий контроль над процессами, где решения имеют этическую, моральную или глубоко индивидуальную природу. Необходимы дальнейшие исследования и разработка регуляторных механизмов для минимизации рисков, в том числе исследования в области правовой аналитики.
Доктор политических наук, ведущий научный сотрудник Института Европы РАН Дарья Базаркина, которая специализируется на изучении угроз, связанных со злонамеренным использованием искусственного интеллекта рассказала о необходимости комплексного подхода к их минимизации, включая международное сотрудничество и регулирование.
Научный сотрудник НИУ ВШЭ Луи Поль Вервурт представил исследования в области философии ИИ, сознания и этики в контексте технологий. Его работа сосредоточена на анализе возможности реализации человеческого познания и сознания в системах ИИ, а также на создании этичных систем искусственного интеллекта.
Доктор экономических наук Павел Лукичёв, впервые в мировой практике использовавший экономический подход к анализу применения моделей ИИ в таких сферах, как здравоохранение, образование, рынок труда, обратил внимание на политэкономические риски, которые могут потребовать замены существующей экономической идеологии. Он отметил, что цифровые монополии часто ориентированы на извлечение прибыли, а не на решение глобальных проблем, что влияет на направленность разрабатываемых технологий. Лукичёв предлагает комплексный подходом к изучению экономики ИИ, сочетающий анализ перспектив, рисков, влияния на рынок труда и необходимость адаптации регуляторных механизмов.
Как отмечают организаторы, конференция стала важным шагом к формированию устойчивой площадки для диалога между ИТ-специалистами, представителями гуманитарно-социальных наук и практиками. По итогам конференции некоторые участники уже запланировали запуск совместных научных исследований и прикладных проектов.

11 июня 2026 г. в 13:00   в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" Центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоялся доклад Екатерина Романовна Филимошина (аспирант НИУ ВШЭ, Лаборатория геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ, Департамент математики ФЭН НИУ ВШЭ) по теме «Эквивариантные нейронные сети на основе геометрических алгебр Клиффорда».

Аннотация: В докладе будет представлен новый эффективный метод построения нейронных сетей, эквивариантных относительно псевдоортогональных (или комплексных ортогональных) групп, с использованием аппарата геометрических алгебр (алгебр Клиффорда). В основе подхода лежит известная связь между группами Липшица в этих алгебрах и псевдоортогональными группами: любое псевдоортогональное преобразование векторов может быть реализовано скрученным присоединенным действием некоторого элемента из группы Липшица. Переход от матричного формализма к формализму геометрических алгебр позволяет расширить набор операций для конструирования эквивариантных слоёв и получить новую геометрическую интерпретацию.

Наша ключевая идея состоит в том, что эквивариантность слоя (отображения) относительно псевдоортогональных групп можно обеспечить автоматически, потребовав эквивариантность относительно более широких групп. Мы вводим и изучаем эти группы в геометрических алгебрах: они содержат группу Липшица в качестве подгруппы и являются её обобщениями. Мы приводим отображения, которые являются эквивариантными по отношению к обобщенным группам Липшица: проекции на фундаментальные подпространства геометрических алгебр, многочлены и функции нормы от элементов алгебры. На их основе мы конструируем эквивариантные слои: слой геометрического произведения, линейный слой и слой нормализации. Наши модели превосходят существующие эквивариантные архитектуры по качеству и эффективности (числу параметров) в таких бенчмаркинговых задачах, как оценка объема выпуклой оболочки, прогнозирование динамики N-тел, классификация частиц по их траекториям движения и предсказание динамики движения атомов.

Семинар состоялся по адресу: Покровский бульвар, 11, аудитория R506

3-5 июня 2026 г. была  проведена совместно международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа факультета компьютерных наук и школы лингвистики факультета гуманитарных наук Летняя школа по цифровой лингвистике и корпусным технологиям»

В рамках данного мероприятия были рассмотрены следующие основные тематические вопросы:

1. Крупномасштабная структура естественного языка;
2. Объяснимое обучение, основанное на узорных понятиях и отбеливании понятий;
3. RuSemCor: корпус для разрешений семантической неоднозначности на русском языке;
4. Компьютерный анализ текстов;
5. От аргументации к размеченной логической программе для верификации больших языковых моделей;

Основными задачами было:

• Дать слушателям системное представление о цифровой лингвистике как области: показать, как лингвистические задачи решаются с помощью ИТ, где пересекаются языкознание, статистика и программирование.
• Сформировать базовые навыки работы с лингвистическими корпусами: поиск по разметке, фильтрация данных, оценка репрезентативности корпуса, понимание типов разметки (морфология, синтаксис, семантика).
• Научить применять корпусные методы для решения конкретных задач: анализ частотности и коллокаций, сравнение вариантов языка (регистры, диалекты, исторические периоды), выявление языковых изменений.
• Познакомить с ключевыми инструментами: корпусные менеджеры (например, Sketch Engine, AntConc), базовые приёмы обработки текста (токенизация, лемматизация), работа с открытыми лингвистическими ресурсами.

В рамках проведенной летней школы были проведены лекции и практические занятия в виде воркшопов и хакатонов, нацеленные на развитие исследовательского мышления студентов и практических навыков.

В рамках проведенной летней школы были проведены лекции и практические занятия в виде воркшопов и хакатонов, нацеленные на развитие исследовательского мышления студентов и практических навыков. Мероприятие было организовано с приглашением высококвалифицированных специалистов международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа центра языковых и семантических технологий и школы лингвистики: Кузнецова С.О., Рахилиной Е.В., Летучего А.Б., Громова В.А., Галицкого Б.А., Ильвовского Д.А., Макарчука И.В.

25 мая в 11:00 на совместном заседании ДАДИИ, НУЛ ММВП и МЛ ИССА состоится предварительное обсуждение (предзащита) кандидатской диссертации по компьютерным наукам Горшкова Сергея Сергеевича по теме "Мультимодальный анализ цифровых профилей студентов в социальных сетях для задач образовательной аналитики"

Научный руководитель: к.т.н., доцент Игнатов Дмитрий Игоревич, зав. научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики

 Рецензенты:

1.    Доктор наук, профессор НИУ ВШЭ Тутубалина Елена Викторовна, с.н.с. научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики
2.    PhD, доцент Макаров Илья Андреевич, департамент анализа данных и искусственного интеллекта  ФКН НИУ ВШЭ

 С текстом и резюме диссертации можно ознакомиться по запросу в департаменте анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ.

Предзащита пройдет в дистанционном формате.

27 апреля 2026 г. прошел 10-й «Колмогоровский семинар по компьютерной лингвистике и наукам о языке», организованный международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа центра языковых и семантических технологий факультета компьютерных наук и школой лингвистики  факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ.
ссылка на страницу семинара https://cs.hse.ru/clls/2026/
На семинаре обсуждался широкий круг тем: 

•Лингвистические модели и формализмы
•Морфологический, синтаксический, семантический анализ текста•Компьютерная лексикография
•Разработка лингвистических ресурсов и систем
•Извлечение информации из текста (Text Mining, NER, Fact Extraction)
•Машинный перевод
•Анализ тональности
•Диалоговые агенты, Natural Language Generation
•Классификация текстов, поиск сходства, измерение семантической близости
•Определение авторства текста.

15 апреля 2026 г. в 12.00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа, центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта совместно с департаментом программной инженерии состоится доклад к.т.н. Ступникова Сергея Александровича (ФИЦ «ИУ» РАН) по теме «Методы и средства верифицируемой интеграции неоднородных данных» в формате онлайн конференции. 

Аннотация доклада: Семантическая интеграция данных необходима для обеспечения единообразного доступа, интерпретации и дальнейшего использования разнородных источников данных: их объемы, разнообразие и сложность постоянно растут. За последние двадцать лет было разработано множество технологий и систем для поддержки семантической интеграции данных. Однако верификация интеграции данных, то есть формальное доказательство того, что семантика данных и операций над ними сохраняются при интеграции данных, по-прежнему остается сложной задачей.

В работе представлены методы верификации интеграции данных на уровнях моделей данных, схем данных и собственно данных. Методы основаны на определении семантики программ интеграции в формальном языке спецификаций, поддержанном средствами автоматизированного доказательства. Методы нацелены на применение при разработке систем интеграции неоднородных данных, необходимых при решении задач в исследовательских инфраструктурах в различных предметных областях и в промышленных информационных системах.

04 февраля 2026 г в 11.00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа, центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад Кузьмина Глеба Юрьевича, м. н. с. отдела №74 ФИЦ ИУ РАН, и н. с. AIRI. по теме «Непредвзятость и оценки неопределенности в задачах анализа текста» в формате онлайн конференции. 

 На семинаре будут рассмотрены вопросы повышения безопасности применения моделей обработки естественного языка за счёт совместного использования методов оценки неопределенности и удаления предвзятости. Показано, что методы удаления предвзятости могут существенно ухудшать качество оценок неопределенности, что критично для задач с высокой ценой ошибки. Для решения проблемы предлагаются способы эффективного совмещения вышеописанных методов; также рассматривается предложенный подход выборочного удаления предвзятости, позволяющий повысить непредвзятость предсказаний модели при помощи использования оценок неопределенности за счет точечного удаления предвзятости для наиболее смещенных предсказаний. Эффективность предложенных методов подтверждена экспериментально на ряде задач обработки естественного языка.

 28 января 2026 г. в 12:00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа, центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта,  состоится доклад Садековой Таснимы Равилевны (Huawei) по теме «Исследование моделей для задачи клонирования голоса и улучшение их характеристик» в формате онлайн конференции. На семинаре будут рассмотрены задачи клонирования голоса и основные подходы к их решению. Особое внимание уделено новой диффузионной архитектуре в сравнении с другими моделями. Кроме того, будут обсуждаться вопросы улучшения ключевых для подобных систем характеристик: скорости генерации и контроля над эмоциональностью речи.

29 декабря 2025 г. прошел ежегодный международный семинар "LOGIC MATTERS 2025", проводимый международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа центра языковых и семантических технологий департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук.

Международный семинар «Logic matters» проводится с целью обсуждения научных вопросов в области математики, машинного обучения, формальной логики, цифровой лингвистики и искусственного интеллекта.

Международный семинар будет проводится очно с 10.00 до 18.00 в аудитории F301.

Регистрация на мероприятие : https://cs.hse.ru/ai/clst/issa/logmatters/

5 декабря 2025 г. в 12:00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" Центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоялся доклад Евгения Александрович Дживеликян(Институт Искусственного Интеллекта AIRI) по теме «Разработка методов и алгоритмов байесовской иерархической временной памяти для задач обучения с подкреплением» в формате онлайн конференции. 

Аннотация: В рамках семинара будет представлена работа по разработке и применению биологически интерпретируемой иерархической временной памяти (ИВП) для задач непрерывного обучения с подкреплением. Автор предлагает и исследует архитектуру агента, которая использует локальные, нейрофизиологически обоснованные правила обучения вместо обратного распространения ошибки, что позволяет агенту эффективно адаптироваться в нестационарных, стохастических и частично наблюдаемых средах. В докладе будут рассмотрены байесовская интерпретация модели, её реализация в виде распределённой хеббовской временной памяти (РХВП), а также алгоритм итеративной структуризации памяти на основе последовательных представлений для формирования обобщённых когнитивных карт. Экспериментально продемонстрировано преимущество предложенного подхода перед методами глубокого обучения в условиях необходимости онлайн-адаптации к непредсказуемым изменениям в среде.

26 ноября 2025 г. в 13:00 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" Центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад Игнатьева Саввы Викторовича по теме «Неявные нейронные представления для 3D генерации и 3D реконструкции с нескольких точек обзора» в формате онлайн конференции. На семинаре будут представлены результаты диссертационной работы, посвящённой неявным нейронным представлениям (INR), описанию существующих недостатков. Для преодоления указанных недостатков, в предлагаемой к рассмотрению работе разработан и описан ряд методов:

1. обучения гиперсетевого INR как генератора генеративно-состязательной сети (GAN);
2. получения выровненных 3D-моделей, параметризованных одним INR, по заданному набору текстовых описаний;
3. алгоритм быстрого рендеринга и реконструкции неявной поверхности;
4. подход к дополнению поверхности, наблюдаемой лишь частично;
5. метод генерации изображений на основе GAN, обучаемый без учителя, для разделения формы и внешнего вида изображений, в котором карты деформации и текстуры создаются разными генераторами INR.

 7 ноября 2025 г. в 12:00 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" Центра языковых и семантических технологий, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад Карпухина Ивана Александровича по теме «Модели и алгоритмы обучения стохастических нейронных сетей для извлечения высокоточных представлений в задачах распознавания образов» в формате онлайн конференции. На семинаре будут представлены результаты диссертационной работы, посвящённой разработке моделей и алгоритмов обучения стохастических нейронных сетей. Исследование направлено на развитие методов решения задач классификации и обучения метрических пространств. Основное внимание уделено двум новым подходам: классификационно-регрессионному алгоритму обучения модели сравнения изображений и методу EXACT, позволяющему повышать точность классификации с использованием градиентных методов оптимизации. Доклад будет интересен специалистам в областях глубокого обучения, биометрии и анализа визуальных данных.

10 октября 2025 г. в 12:00 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" ЦЯСТ, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоялся доклад Брыкина Дмитрия Олеговича, аспиранта базовой кафедры КИС МФТИ по диссертации на соискание ученой степени кандидата наук на тему «Исследование алгоритмов обработки и статистического анализа данных и разработка механизма повышения точности прогнозирования продаж в корпоративных информационных системах» в формате онлайн конференции.

Аннотация: Прогнозирование продаж является одной из ключевых задач современной экономики и управления бизнес-процессами. Для предприятий малого и среднего бизнеса точное прогнозирование позволяет не только оптимизировать запасы, планировать закупки и формировать заказы поставщикам, но и существенно повышать качество управленческих решений, оперативно реагируя на изменения рыночной конъюнктуры.

Современные корпоративные информационные системы становятся важнейшим источником данных для анализа и прогнозирования. Благодаря развитию технологий хранения и обработки больших массивов информации, а также внедрению методов интеллектуального анализа данных (data mining), такие системы уже не ограничиваются лишь автоматизацией учёта – они превращаются в мощные инструменты поддержки принятия решений. Среди множества подобных систем, используемых в бизнесе по всему миру, особое место занимают решения на платформе SAP и Microsoft Dynamics. В России и странах СНГ наибольшую популярность приобрела система 1С:Предприятие, которая занимает лидирующие позиции в отечественном программном обеспечении для автоматизации управленческого учета и бизнес-процессов. Однако, реализация алгоритмов прогнозирования в среде 1С ставит ряд неочевидных вызовов, связанных с рядом технических особенностей платформы: отсутствие нативной поддержки сложных матричных операций, ограниченные вычислительные возможности, в том числе в облачных решениях и специфика интерпретируемого языка 1С. Эти особенности создают существенные препятствия для внедрения современных, вычислительно затратных алгоритмов прогнозирования. В этих условиях возникает необходимость разработки и адаптации моделей и реализации алгоритмов, способных обеспечить высокую точность прогноза при ограниченных вычислительных ресурсах и специфических возможностях платформы.

Диссертационное исследование направлено не только на расширение теоретических основ прогнозирования в специфической среде 1С, но и на создание практического инструмента, способного существенно повысить эффективность управленческих решений на предприятиях малого и среднего бизнеса путем встраивания продвинутых методов прогнозирования непосредственно в учетную систему.

26 сентября 2025 г. в 12:30 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" ЦЯСТ, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад  Ватолина Алексея Сергеевича, по теме " Построение моделей векторизации научных текстов и создания открытой инфраструктуры их оценки" в формате онлайн конференции.

Аннотация:
Доклад посвящён рассказу о построении моделей векторизации научных текстов и созданию открытой инфраструктуры их оценки. В рамках доклада представлены:
1) первый мультизадачный русскоязычный бенчмарк RuSciBench на корпусе из 182 тыс. аннотаций с задачами классификации, регрессии, моно- и кросс-языкового поиска, интегрированный в международный лидерборд MTEB;
2) бенчмарк RuSciFact для верификации научных утверждений с полуавтоматическим формированием пар «утверждение–аннотация» и экспертной валидацией;
3) Модели SciRus-tiny и SciRus-small с небольшим количеством параметров и высокой скоростью работы на центральном процессоре. Модели переобучены на 12.2 млрд токенов аннотаций научных статей и дообучены с помощью контрастивной функции потерь на парах «заголовок–аннотация» и парах цитирования. Модели демонстрируют конкурентное качество на бенчмарке SciDocs и занимают лидирующие позиции на русском языке в RuSciBench при времени вычисления векторов аннотаций менее секунды на CPU. Востребованность моделей подтверждается внедрением в режим «нейропоиск» сервиса eLIBRARY.

22 сентября 2025 г. в 15:30 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" ЦЯСТ, департамента анализа данных и искусственного интеллекта, МЛ Интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад  Шаимова Никиты Денисовича, аспиранта НИУ ВШЭ, стажера-исследователя НУЛ ПОИС по теме " Методы и алгоритмы улучшения представления циклического поведения в моделях процессов, синтезируемых по журналам событий" в формате онлайн конференции.

Аннотация:
Доклад посвящён методам построения и визуализации моделей процессов на основе журналов событий с учётом корректного отражения циклического поведения. Корректное отображение циклического поведения является важной задачей, так как его искажение снижает точность моделей и качество их дальнейшего анализа. В работе представлены два алгоритма обнаружения графов прямого следования, сохраняющие полное соответствие журналу событий и исключающие формирование циклов, не подтверждённых данными. Также предложен способ визуализации, совмещающий DFG и диаграммы Санкей, что позволяет наглядно выделять группы кейсов и анализировать их траектории. Экспериментальные исследования на реальных и синтетических журналах подтверждают эффективность предложенных методов и их практическую применимость.

26 марта 2025 г. в 15:00  в рамках совместного семинара центра «Языковых и семантических технологий» МЛ ИССА и ДАДИИ состоится доклад младшего научного сотрудника ФИЦ ИУ РАН Чистовой Елены Викторовны, по теме: " Методы анализа риторической структуры текстов на русском языке "

Докладчик: Чистова Елена Викторовна

Тема: "  Методы анализа риторической структуры текстов на русском языке "
Аннотация: Многие задачи обработки естественного языка требуют анализа текста за пределами одного предложения — дискурсивного анализа. Одной из наиболее широко используемых теорий для описания дискурсивной структуры текста является теория риторических структур. В докладе будут представлены методы поверхностного и полнотекстового анализа риторической структуры текстов на русском языке и их приложения в задачах классификации, анализа аргументации и разрешения кореференции, разработанные в рамках диссертационного исследования.

Время и дата
Среда, 26 марта в 15:00

19 марта 2025 г. в 15:00 в рамках совместного семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальных систем и структурного анализа" под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад  к.ф.-м.н., научный сотрудник НИВЦ МГУ, Тихомирова Михаила Михайловича по теме "Адаптация больших языковых моделей для русского языка " в формате онлайн конференции.

Аннотация:
Несмотря на бурное развитие больших языковых моделей, в частности, в направлении мультиязычности, качество и эффективность работы подобных LLM на русском языке все еще хуже, чем на английском. Для решения этих проблем есть два основных пути: 1. обучение LLM с нуля, что требует миллионов долларов, или 2. адаптация уже существующих моделей на русский язык.

В рамках проекта Ruadapt мы развиваем методологию адаптации мультиязычных LLM на русский язык с заменой токенизации, что приводит к ускорению генерации текста (в символах) до 30-100% без существенной потери качества, относительно исходных версий моделей (а иногда и с повышением качества в ряде задач). Среди успешных адаптаций: RuadaptQwen2.5-32B-Pro, RuadaptQwen2.5-7B-Lite, RuadaptQwen2.5-14B-Instruct-1M, а также и модели с глубокими размышлениями, например, RuadaptQwen2.5-32B-QWQ-Preview и др.

В докладе будет описана история развития проекта и методологии, будут рассмотрены основные шаги, а также плюсы и текущие минусы получаемых Ruadapt моделей.

Время и дата, 19 марта в 15:00

Название: Адаптация больших языковых моделей для русского языка
Докладчик: к.ф.-м.н., научный сотрудник НИВЦ МГУ, Тихомиров Михаил Михайлович

05 марта 2025 г. в 17:00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальных систем и структурного анализа" под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад  Атугодаге Марк Махешевич, Стажер-исследователь Лаборатория естественного языка ВШЭ-Яндекс по теме " Представление Deepseek " в формате онлайн конференции.

Аннотация:
В рамках данного выступления мы рассмотрим одну из самых перспективных и обсуждаемых серий больших языковых моделей — Deepseek R1 и её дистиллированные версии. В ходе доклада будут рассмотрены основные технические характеристики, заложенные в этих моделях; мы обсудим инновационные методы, которые авторы использовали при их разработке, а также стратегию инференса. Мы порассуждаем о потенциальных областях применения Deepseek R1 и ее дистиллятов (и в целом reasoning моделей), какие проблемы у них наблюдаются. Мы также уделим внимание адаптивности этих LLM для русскоязычного контекста.

Ссылка на видеовстречу: https://telemost.yandex.ru/j/52281496653711

Время и дата

Среда, 05 марта в 17:00

26 февраля 2025 г. в 15:00 в рамках семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальных систем и структурного анализа" под руководством С.О. Кузнецова состоится доклад  Чистова Елена Викторовна, младший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН по теме " Методы анализа риторической структуры текстов на русском языке " в формате онлайн конференции.

Время и дата

Среда, 26 февраля в 15:00

Название: Методы анализа риторической структуры текстов на русском языке
Докладчик: Чистова Елена Викторовна, младший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН

Аннотация:
Многие задачи обработки естественного языка требуют анализа текста за пределами одного предложения — дискурсивного анализа. Одной из наиболее широко используемых теорий для описания дискурсивной структуры текста является теория риторических структур. В докладе будут представлены методы поверхностного и полнотекстового анализа риторической структуры текстов на русском языке и их приложения в задачах классификации, анализа аргументации и разрешения кореференции, разработанные в рамках диссертационного исследования.


Ссылка на видеовстречу: https://telemost.yandex.ru/j/82363496073165

19 октября 2024 г. в 11:00

On October 19, 2024, the 27th EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE will be held as part of the conference. and in the twelfth issue of FCA4AI "What can artificial intelligence do?" Professor S.O. Kuznetsov made a presentation on the topic: "Clustering with Axialities".

Topic: "Clustering with Axialities".

Speaker: Sergey Kuznetsov

Abstract

4 декабря 2024 г. в 14:00 

On December 04, 2024, at 14:00, within the framework of the seminar "Mathematical models of Information Technologies" of the School of Data Analysis and Artificial Intelligence and IL "Intelligent Systems and Structural Analysis" under the leadership of S.O. Kuznetsov, Zain Alabedeen Ali presentation on the topic " Single-Agent and Multi-Agent Path Finding In Time-Varying Environments " will take place in the format of an online conference.

Spiker: Zain Alabedeen Ali, PhD degree at the Moscow Institute of Physics and Technology

Title: Single-Agent and Multi-Agent Path Finding In Time-Varying Environments

Abstract: The talk is dedicated to the algorithms of path planning for single and multiple mobile agents (robots) in dynamically changing environments. These problems attract an increased attention among robotics and artificial intelligence communities recently due to the fact that more advanced and complex robots start working in highly-changing environments where many robots or other objects are moving around. In this seminar, we will introduce three novel path planning algorithms. The first algorithm is developed to solve the single-agent path planning problem in the environments with predictably moving obstacles. The algorithm respects the kinodynamic constraints of the agent and is guaranteed to return optimal solutions (under given assumptions). Next, we present two other novel algorithms to efficiently solve two variants of Multi-Agent Path Finding problems when the agents can exchange the goal positions. For all algorithms, we will theoretically prove their properties, and the
 practical effectiveness will be further demonstrated through empirical evaluation.
 
 About the speaker 
 Zain Alabedeen Ali is a researcher specializing in artificial intelligence and robotics with a focus on path, trajectory, motion planning for mobile agents in dynamic environments. He has published several papers on the application of novel algorithms to enhance the efficiency and autonomy of robotic systems. Zain is now pursuing his PhD degree at the Moscow Institute of Physics and Technology in Artificial Intelligence and Machine Learning.