Всем привет.
Наконец-то вышел мой комментарий про KAN (и в я целом доволен своими предсказаниями) на Хабре ИТМО. Давал я его в районе мая, но актуальности он не потерял.
Немного взглянуть на чуть подновлённую ретроспективу можно тут.
Наконец-то вышел мой комментарий про KAN (и в я целом доволен своими предсказаниями) на Хабре ИТМО. Давал я его в районе мая, но актуальности он не потерял.
Немного взглянуть на чуть подновлённую ретроспективу можно тут.
🎉16❤2
Forwarded from Научный опенсорс (Nikolay Nikitin)
По мотивам моего летнего выступления на SaintHighload++ 2024 коллеги из блога ИТМО сегодня выпустили пост с расширенной текстовой версией:
"Почему мы топим за открытый код в науке ― несколько слов о воспроизводимости результатов научных исследований",
https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/867236.
Добавил в текст подробностей, также постарались учесть некоторые замечания из чата. Любые дополнения - приветствуются)
"Почему мы топим за открытый код в науке ― несколько слов о воспроизводимости результатов научных исследований",
https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/867236.
Добавил в текст подробностей, также постарались учесть некоторые замечания из чата. Любые дополнения - приветствуются)
🔥7
Привет всем.
Участвую 19.12 в 17:00 в BrAINs-seminar series в рамках нашей небольшой коллаборации про влияние чистоты данных (data curation) на закон роста (scaling law) для языковых моделей.
Расскажу немного о том, как вообще топология влияет на обучение моделей и как это увидеть.
Семинар, естественно, на английском. Просят зарегаться тут для ссылки на онлайн трансляцию. Запись будет позже на сайте семинара.
Участвую 19.12 в 17:00 в BrAINs-seminar series в рамках нашей небольшой коллаборации про влияние чистоты данных (data curation) на закон роста (scaling law) для языковых моделей.
Расскажу немного о том, как вообще топология влияет на обучение моделей и как это увидеть.
Семинар, естественно, на английском. Просят зарегаться тут для ссылки на онлайн трансляцию. Запись будет позже на сайте семинара.
🔥10
Forwarded from Научный опенсорс (Nikolay Nikitin)
Минутка саморекламы: вчера неожиданно получил "звезду GitVerse" в номинации "за развитие opensource в науке".
Награждение состоялась в Москве на мероприятии GitVerse All Stars. Формат необычный - "звезды" в нескольких номинациях вручали управляющий директор СберТеха Анатолий Шипов и космонавт Денис Матвеев. Помимо награждений, рассказывали и о новых возможностях платформы.
Спасибо организаторам - призы это всегда приятно, плюс удалось увидеться вживую с несколькими активными участниками нашего чата)
Награждение состоялась в Москве на мероприятии GitVerse All Stars. Формат необычный - "звезды" в нескольких номинациях вручали управляющий директор СберТеха Анатолий Шипов и космонавт Денис Матвеев. Помимо награждений, рассказывали и о новых возможностях платформы.
Спасибо организаторам - призы это всегда приятно, плюс удалось увидеться вживую с несколькими активными участниками нашего чата)
🔥16🥰2
Forwarded from 2035. Новости НТИ
Цифровой мэр, химик и совет компании: какие ИИ-разработки представили в ИТМО
Источник: Университет ИТМО
Ежегодно на встрече «AIMission: погружение в мир интеллектуальных технологий с ИТМО» исследователи ИТМО подводят итоги года и представляют индустриальным партнерам университета свои новинки в области ИИ. Об основных проектах, созданных в исследовательском центре «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Национальном центре когнитивных разработок ИТМО, — в материале.
Основной темой третьей встречи AIMission стало развитие мультиагентных подходов для решения прикладных задач в промышленности, градостроительстве, управлении проектами и образовании
Планировать промышленные бизнес-процессы в условиях неопределенности и неполноты данных помогает интеллектуальная мультиагентная система поддержки принятия решений STAIRS на основе большой языковой модели. Ученые ИТМО создали ее в партнерстве с компанией «Газпром». Инструмент помогает быстро и без ошибок составить несколько вариантов смет и планов работ для сложных задач, например капитального строительства или обустройства месторождений. По словам инженера национального центра когнитивных разработок ИТМО Юрия Каминского, в отличие от ручного планирования STAIRS может работать с 100 тысячами процессов и 1000 исполнителями в одном плане, предложить альтернативные варианты на выбор экспертов, до 20 раз сокращает время работы и повышает эффективность планирования до 30%.
Источник: Университет ИТМО
Ежегодно на встрече «AIMission: погружение в мир интеллектуальных технологий с ИТМО» исследователи ИТМО подводят итоги года и представляют индустриальным партнерам университета свои новинки в области ИИ. Об основных проектах, созданных в исследовательском центре «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Национальном центре когнитивных разработок ИТМО, — в материале.
Основной темой третьей встречи AIMission стало развитие мультиагентных подходов для решения прикладных задач в промышленности, градостроительстве, управлении проектами и образовании
Планировать промышленные бизнес-процессы в условиях неопределенности и неполноты данных помогает интеллектуальная мультиагентная система поддержки принятия решений STAIRS на основе большой языковой модели. Ученые ИТМО создали ее в партнерстве с компанией «Газпром». Инструмент помогает быстро и без ошибок составить несколько вариантов смет и планов работ для сложных задач, например капитального строительства или обустройства месторождений. По словам инженера национального центра когнитивных разработок ИТМО Юрия Каминского, в отличие от ручного планирования STAIRS может работать с 100 тысячами процессов и 1000 исполнителями в одном плане, предложить альтернативные варианты на выбор экспертов, до 20 раз сокращает время работы и повышает эффективность планирования до 30%.
news.itmo.ru
Цифровой мэр, химик и совет компании: какие ИИ-разработки представили в ИТМО
Ежегодно на встрече «AIMission: погружение в мир интеллектуальных технологий с ИТМО» исследователи ИТМО подводят итоги года и представляют индустриальным партнерам университета свои новинки в области ИИ. Об о
👍10
Forwarded from Yandex for ML
На Yandex ML Prize мы поддерживаем научные и образовательные проекты, которые двигают развитие ИИ и открывают новые возможности для применения ML-технологий. Мы поговорили с несколькими учёными, которые стали лауреатами премии в этом году.
А ещё Николай — руководитель и основатель сообщества ITMO OpenSource. Подписывайтесь на них в телеграме и загляните на GitHub с подборкой проектов.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉14👍1
В последний день 2к24 - коллаж с ассорти наших докладов, премий, публикаций, коллабов и подкастов.
И это только небольшая часть - получилось сделать очень много всего. Рассчитываем на то, что в следующем году наши проекты будут ещё более интересными, репозитории - наберут положенные звездочки, а наука останется всё такой же востребованной и фронтирной.
От лица NSS Lab - всех с наступающим 2к25!
И это только небольшая часть - получилось сделать очень много всего. Рассчитываем на то, что в следующем году наши проекты будут ещё более интересными, репозитории - наберут положенные звездочки, а наука останется всё такой же востребованной и фронтирной.
От лица NSS Lab - всех с наступающим 2к25!
🎉15🔥3🤩2👍1
Новый пост на хабре от нас: https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/845940/
В нем описываются результаты Юлии Борисовой по исследованию эффективности различных архитектур моделей глубокого обучения для задач пространственно-временного прогнозирования (на примере нашей любимой задачи с морским льдом в Арктике). Также обозрели альтернативные подходы к этой задаче, показали валидацию на открытых данных и сравнение с open-source моделью IceNet.
Сама реализация модели выполнена на основе инструмента, который Юлия разрабатывает в рамках её проекта КОД-ИИ - https://github.com/ChrisLisbon/TorchCNNBuilder.
Его можно использовать не только для гидромет. прогнозов, но и для большого спектра других задач, сводящихся к подобной постановке.
В нем описываются результаты Юлии Борисовой по исследованию эффективности различных архитектур моделей глубокого обучения для задач пространственно-временного прогнозирования (на примере нашей любимой задачи с морским льдом в Арктике). Также обозрели альтернативные подходы к этой задаче, показали валидацию на открытых данных и сравнение с open-source моделью IceNet.
Сама реализация модели выполнена на основе инструмента, который Юлия разрабатывает в рамках её проекта КОД-ИИ - https://github.com/ChrisLisbon/TorchCNNBuilder.
Его можно использовать не только для гидромет. прогнозов, но и для большого спектра других задач, сводящихся к подобной постановке.
Хабр
Нейросети со льдом: как мы разрабатываем методы ИИ для повышения эффективности прогнозирования морского льда в Арктике
Привет, Хабр! Меня зовут Юлия Борисова, я младший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта и исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности». Одна из задач, которой...
🔥12🥰3
Всем привет.
В рамках взращивания своего, отечественного, решили поучаствовать в конференции MathAI 2025. Она пройдёт в конце марта (24.03-28.03) в Сириусе.
Конференция проводится первый раз, обещают проводить строгий отбор. Есть и минусы: пока что для большинства статей планируется non-archival формат, то есть, без публикаций.
Зачем тогда это нужно?
- Аспирантам - выступление на конференции всё ещё засчитывается в показатели.
- Всем, кто подаёт на А* - подача через openreview.net (к слову, говорят, что сейчас валидация профиля проходит около двух недель).
- Вообще всем - посмотреть, что делается в России по ИИ. Нетворкинг, получается.
Что нужно делать (всё как всегда):
- До 1 февраля подать абстракт сюда
- До 20 февраля статью
- Дальше ребуталы, метаревью
В любом случае, регайтесь на openreview.net, не помешает. =)
В рамках взращивания своего, отечественного, решили поучаствовать в конференции MathAI 2025. Она пройдёт в конце марта (24.03-28.03) в Сириусе.
Конференция проводится первый раз, обещают проводить строгий отбор. Есть и минусы: пока что для большинства статей планируется non-archival формат, то есть, без публикаций.
Зачем тогда это нужно?
- Аспирантам - выступление на конференции всё ещё засчитывается в показатели.
- Всем, кто подаёт на А* - подача через openreview.net (к слову, говорят, что сейчас валидация профиля проходит около двух недель).
- Вообще всем - посмотреть, что делается в России по ИИ. Нетворкинг, получается.
Что нужно делать (всё как всегда):
- До 1 февраля подать абстракт сюда
- До 20 февраля статью
- Дальше ребуталы, метаревью
В любом случае, регайтесь на openreview.net, не помешает. =)
❤8