• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Тема «Программа развития 2030»

Статья сотрудников HDI Lab получила Spotlight доклад на конференции AISTATS 2026

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Четвертый фестиваль робототехники состоится в НИУ ВШЭ

Четвертый фестиваль робототехники состоится в НИУ ВШЭ
С 1 по 3 апреля в кампусе НИУ ВШЭ на Покровке пройдет IV Фестиваль робототехники — одно из ключевых событий факультета компьютерных наук Вышки для всех, кто увлечен робототехникой, программированием и инженерным творчеством. Фестиваль объединит соревнования по робототехнике, дискуссии, образовательные форматы и демонстрацию разработок.

«Вышка — место, где формируются научные школы»

«Вышка — место, где формируются научные школы»
11 февраля в НИУ ВШЭ состоялась церемония награждения победителей конкурса на лучшую научно‑исследовательскую работу студентов (НИРС) 2025 года. Всего в нем участвовала 2061 работа. По итогам экспертной оценки звания победителей и лауреатов получили 366 студентов по таким секциям, как социальные науки, экономико‑менеджериальные дисциплины, точные и гуманитарные науки, а также креативные индустрии.

Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве

Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.