Лауреаты стипендии Яндекса рассказали о своих достижениях на зимней встрече
18 февраля в офисе Яндекса прошла традиционная зимняя встреча лауреатов стипендии Яндекса 2025 года. Одиннадцать студентов и аспирантов факультета компьютерных наук кратко рассказали о своих исследованиях, прикладных проектах и профессиональных успехах.
Зимние встречи традиционно собирают молодых исследователей, разработчиков и преподавателей, чьи работы уже сегодня влияют на развитие искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерных наук. Они не только показывают качество образования на ФКН и востребованность его выпускников в ИТ-индустрии и науке, но и способствуют общению между студентами, учеными и партнерами факультета, а также указывают путь потенциальным стипендиатам.
С приветственными словами к участникам обратились декан ФКН Иван Аржанцев и академический руководитель Школы анализа данных Яндекса Алексей Толстиков. Они отметили, что стипендия Яндекса — это не только финансовая поддержка, но и доступ к уникальной экосистеме: исследовательским лабораториям, индустриальным задачам и профессиональному сообществу.
Доклады оказались очень разноплановыми. Хочется порадоваться, что стипендию Яндекса получают студенты разных направлений, возрастов и курсов: есть и бакалавры, и магистры, теперь уже и аспиранты. Это помогает увидеть картину шире.
Заметил важную деталь: бакалавры чаще рассказывают о том, что делают с научным руководителем — виден огромный вклад научной школы. А у магистрантов и аспирантов уже видна своя линия, своя воля и свое направление.
Хочу пожелать, чтобы в этом году лучшие тоже получили стипендию! Но для этого надо сначала на нее подать заявку. Поэтому всех ждем!
— Алексей Толстиков
Насколько полезны эти встречи? Лично я считаю, что очень, потому что математика, теория вероятностей — это моя область научных интересов. Мне интересно смотреть, как глубокие фундаментальные знания применяются для решения прикладных задач, которые вырастают прямо из потребностей индустрии. Ребята это наглядно демонстрируют.
Последний докладчик сказал, что нужно иногда замедлиться, не просто применить современные методы исследования, а глубоко посмотреть на задачу. Иногда можно упростить решение, просто зная основы. Это лишний раз подчеркивает важность тех знаний, которые мы в ШАДе проверяем у абитуриентов. Многие спрашивают, почему мы проверяем линейную алгебру, анализ, теорвер, комбинаторику, — вот поэтому.
В основном здесь были студенты бакалавриата, но последний доклад аспирант сделал на уровне профессора. Спасибо большое всем выступавшим!
— Дмитрий Козырев, академический руководитель направления математики в Школе анализа данных Яндекса
Выступления прошли в динамичном формате: у каждого участника было семь минут на презентацию и три — на вопросы и ответы. Программа встречи показала широту направлений, в которых работают лауреаты.
Фёдор Великонивцев, Данил Максимов, Ульяна Паркина, Артём Потарусов и Богдан Бутырин представили работы, принятые на влиятельные международные конференции по компьютерным наукам уровня A* — ICLR, NeurIPS, AAAI, ICML. Темы докладов охватывали оптимизацию матричных вычислений, оценку ковариационных структур и геометрические подходы к оценке качества языковых моделей.
Николай Юдин и Алексей Донцов поделились собственным опытом выступлений на конференциях в Канаде, Китае и Сингапуре. Никита Морозов рассказал о научной стажировке в Федеральной политехнической школе Лозанны (Швейцария) и участии в финале Международной студенческой олимпиады по программированию ICPC.
Александр Деревягин продемонстрировал, как академические задачи трансформируются в решения для робототехники, а Андрей Боревский исследовал способность языковых моделей воспроизводить социальные паттерны в рамках направления эмоционального ИИ.
Некоторые стипендиаты сделали акцент на образовательной деятельности: Денис Ракитин рассказал о том, как разработал и ведет авторский курс по генеративным моделям, а Николай Юдин и Андрей Боревский — о том, как совмещают исследования с преподаванием.
После официальной части гостей ждало неформальное пространство для вопросов, обмена контактами и обсуждения будущих коллабораций.
