BaseLine
522 subscribers
320 photos
27 videos
1 file
203 links
Канал Алексей Ковалёва – PhD, тимлид команды Embodied agents в AIRI, доцент ЦКМ МФТИ. Занимаюсь Embodied AI 🤖, LLM Planning, RL

Моё хобби – читать научпоп лекции по ИИ

Здесь делюсь событиями, мыслями, новостями
Download Telegram
Forwarded from Институт AIRI
Приглашаем на пятый Большой Семинар AIRI, который пройдёт 16 апреля в 17:00 ⤵️

Хотим поделиться с вами, что у Института AIRI тоже юбилей — в этому году нам исполняется пять лет. Готовимся праздновать ❤️

Докладчиком выступит доктор экономических наук, декан и профессор экономического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, заведующий кафедрой прикладной институциональной экономики Александр Александрович Аузан.

Тема выступления: «Новая гипотеза образования в эру ИИ».

Модератор Большого Семинара AIRI — доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.

📌Подробное описание лекции и регистрация на очный формат по ссылке. Трансляция пройдёт в VK Видео и на YouTube. Сбор гостей начинается с 16:30.

До встречи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6
Forwarded from Институт AIRI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Институту AIRI — 5 лет!

Для нас это первый юбилей, и мы встречаем его с волнением и трепетом, оглядываясь на пройденный путь и всё то, чего удалось достичь за это время. Мы благодарим всех, кто был рядом с нами, поддерживал, вдохновлял: наших сотрудников, друзей, соавторов, партнёров и научное сообщество. Мы делаем следующий шаг вперёд и с любопытством смотрим в будущее.

Двигаемся дальше вместе. Спасибо, что вы с нами! ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Embodied AI Reading Club
Всем привет!🔥

📆 Завтра (03.04) в 17:00 Татьяна Земскова разберет статью

DreamVLA: A Vision-Language-Action Model Dreamed with Comprehensive World Knowledge

представленную на NeurIPS 2025, в которой предлагается модель на основе VLA для решения задачи манипуляции, использующая прогнозирование знаний о мире (динамические области пространства, глубину и семантическую сегментацию).

Авторы используют связку «восприятие → прогнозирование → действие», используя блочный механизм внимания для разделения типов знаний, что позволяет роботу формировать абстрактные представления о среде перед планированием движений.

Эксперименты демонстрируют высокое качество решения задачи манипуляции: 76.7% SR на реальном роботе и 4.44 средней длины выполнения на бенчмарке CALVIN ABC-D, подтверждая эффективность подхода как в симуляции, так и в реальных условиях.

Ссылки:
1. DreamVLA: A Vision-Language-Action Model Dreamed with Comprehensive World Knowledge
2. Код к статье

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🥰2
Forwarded from Институт AIRI
Запускаем менторскую программу с исследователями AIRI 💡

Вот уже пять лет мы делимся знаниями в области искусственного интеллекта: представляем результаты исследований на конференциях, проводим лекции и семинары, организуем летнюю школу. В честь юбилея мы запускаем формат менторских встреч.

AIRIум — это место, где опыт встречается с любопытством, а свобода мысли — с культурой научного наставничества. Мы собрали руководителей научных групп, которым вы сможете задать интересующие вас вопросы по своей задаче и получить вдумчивые экспертные ответы.

Выбирайте ментора и подавайте заявку на участие в конкурсном отборе по ссылке до 15 мая включительно.

Ждём вас!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍2🔥2
Forwarded from Институт AIRI
Делимся пятилетним опытом написания научных статей 🧠

Вместе с изменением процессов в современном мире перестраивается и работа исследователя: она ускоряется, автоматизируется, меняются и правила представления результатов научной деятельности.

Учёные Института AIRI поделились рекомендациями по работе со статьями и описаниями собственных практик:
⚫️как правильно оформлять результаты научных исследований
⚫️как искать релевантную литературу
⚫️как лучше оформлять текст и эксперименты
⚫️как эффективно использовать современные генеративные модели

— в методичке «Написание статей по искусственному интеллекту в эпоху больших языковых моделей».

«Мы надеемся, что данный материал поможет всем молодым и уже заслуженным исследователям повысить отдачу от своих исследований и получить реальный шанс, что их исследования будут по достоинству оценены сообществом», — прокомментировал Александр Панов, доктор физико-математических наук, профессор РАН, директор лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ.


📎Сохраняйте, изучайте, пользуйтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8🤡2👏1
Forwarded from Институт AIRI
🚀 Открываем приём заявок на Лето с AIRI 2026!

Юбилейная Летняя школа по искусственному интеллекту пройдёт в Первом университетском лицее имени Н.И. Лобачевского при МГУ в городе Усть-Лабинск, Краснодарский край. Даты проведения — с 21 июля по 4 августа.

На школе вы сможете лично пообщаться с известными учёными в области ИИ и найти единомышленников, зарядиться вдохновением и получить новые знания для будущих исследований. В программе — лекции, семинары, постерная сессия, работа над проектами и, конечно, внеучебные активности.

Подать заявку на участие можно по ссылке до 24 мая включительно.

Обучение, питание и проживание обеспечивают организаторы — на вас только транспортные расходы.

Подавайте заявки и делитесь постом с друзьями и коллегами!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
Четыре из них наши😉
4🎉1
Forwarded from Институт AIRI
AIRI на ICLR 2026 🔥

23 апреля в Рио-де-Жанейро, Бразилия, стартовала конференция ICLR — одно из важнейших мероприятий в мире машинного обучения. В этом году исследователи AIRI представляют на ней 31 статью:

⚫️Tighter Performance Theory of FedExProx
⚫️Unraveling the Complexity of Memory in RL Agents: an Approach for Classification and Evaluation
⚫️Obfuscated Activations Bypass LLM Latent-Space Defenses
⚫️A Statistical Learning Perspective on Semi-dual Adversarial Neural Optimal Transport Solvers
⚫️InfoBridge: Mutual Information estimation via Bridge Matching
⚫️Birch SGD: A Tree Graph Framework for Local and Asynchronous SGD Methods
⚫️Locally Subspace-Informed Neural Operators for Efficient Multiscale PDE Solving
⚫️Curse of Slicing: Why Sliced Mutual Information is a Deceptive Measure of Statistical Dependence
⚫️Interaction Field Matching: Overcoming Limitations of Electrostatic Models
⚫️Proving the Limited Scalability of Centralized Distributed Optimization via a New Lower Bound Construction
⚫️LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters
⚫️Speech-to-LaTeX: New Models and Datasets for Converting Spoken Equations and Sentences
⚫️Asynchronous Policy Gradient Aggregation for Efficient Distributed Reinforcement Learning
⚫️Deep Learning for Subspace Regression
⚫️Universal Inverse Distillation for Matching Models with Real-Data Supervision (No GANs)
⚫️Entering the Era of Discrete Diffusion Models: A Benchmark for Schrödinger Bridges and Entropic Optimal Transport
⚫️GAS: Improving Discretization of Diffusion ODEs via Generalized Adversarial Solver
⚫️Q-RAG: Long Context Multi-step Retrieval via Value-based Embedder Training
⚫️MMReD: a Cross-Modal Benchmark for Dense Context Reasoning
⚫️Logit‑KL Flow Matching: Non‑Autoregressive Text Generation via Sampling‑Hybrid Inference
⚫️VINTIX II: Decision Pre-Trained Transformer is a Scalable in-Context Reinforcement Learner
⚫️Modeling the Density of Pixel-level Self-supervised Embeddings for Unsupervised Pathology Segmentation in Medical CT
⚫️ELMUR: External Layer Memory with Update/Rewrite for Long-Horizon RL Problems
⚫️Memory, Benchmark & Robots: A Benchmark for Solving Complex Tasks with Reinforcement Learning
⚫️Recurrent Action Transformer with Memory
⚫️Learning of Population Dynamics: Inverse Optimization Meets JKO Scheme
⚫️GeomMotif: A Benchmark for Arbitrary Geometric Preservation in Protein Generation
⚫️Zero-Shot Adaptation of Behavioral Foundation Models to Unseen Dynamics
⚫️cadrille: Multi-modal CAD Reconstruction with Online Reinforcement Learning
⚫️HOTA: Hamiltonian framework for Optimal Transport Advection
⚫️Diffusion & Adversarial Schrödinger Bridges via Iterative Proportional Markovian Fitting

Делимся фотографиями с первых дней конференции 📷

P. S. Про воркшопы расскажем отдельно.

#AIRIнаКонфе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11👍2
Forwarded from Неискусственный интеллект (Oleg Salmanov)
ЛеКун и нелекуны. Часть 2 репортажа с ICLR 2026

Если прочесть расписание мероприятий ICLR, можно потеряться в Джанах и Вонах — китайцев на конференции большинство. Но всеобщее внимание привлекал перешедший из бизнеса в академию и заземлившийся в New York University француз Ян ЛеКун. Он активно бродил по постерной сессии и общался с коллегами, при этом у своих постеров (1, 2) про JEPы в разных вариациях стоять оставил соавторов.

У маркерной доски Майкрософта нами был взят русский след и привел сюда:

Уже упомянутые ребята из AIRI привезли на ICLR 31 статью и 17 воркшопных работ в соло и соавторстве с коллегами из Сколтеха, НИУ ВШЭ, МФТИ и МГУ. Яндекс представил 6 статей на основном треке и 1 на воркшопе, а еще повесил на въезде в конгрессцентр баннер с приглашением на свою конференцию 19 сентября в Москве (делаем ставки, приедет ли ЛеКун?). В коридорах постерных сессий мелькали лица из Сбера, на воркшопах засветились Т-Технологии и ИТМО.

Отобрали немного опенсорса с основного трека:

Метод SwD — снижает вычислительную нагрузку и на порядок ускоряет генерацию изображений в диффузионных моделях — с 2-3 до 0,3–0,4 секунды без потери качества (вау!). Yandex Research и НИУ ВШЭ

В жизни встречаются задачи, для решения которых роботам нужно помнить, где какой-то предмет расположен и что было до того, как его подвинули. AIRI и Физтех представили ELMUR — архитектуру системы управления для роботов и других агентов, которым нужно принимать решения, опираясь на события из далекого прошлого, и рекуррентную модель RATE для офлайн-обучения с подкреплением.

Модель для обучения медицинских алгоритмов сегментации патологий без учителя представили AIRI, Yandex и МГУ.

Фича ICLR — новый и ещё не привычный многим формат статей под названием «блогпост». Вместо перегруженной формулами подачи эти работы раскрывают основную идею, мотивацию и тезисы. Блоги свободны по структуре, часто включают в себя мультимедиа, ориентированы на широкую аудиторию исследователей, а не только на тех, кто глубоко в теме. Главная фишка — наличие в них объяснения не только того, «что сделано», но и того, «почему это важно и как это работает» (наша любимая рубрика!).

Российскими блогерами, прошедшими ревью, в этом году стали Максим Рахуба и команда из ВШЭ с методом ускорения вычислений разложения матриц на GPU, а также Иван Оселедец с Владимиром Фанасковым, безжалостно предлагавшие читателям оставить автограф прямо на их постере (см. фото).

🔤🔤задумались о создании аффилиации @Anti_AGI

Внештатный спецкор
@anti_agi на ICLR 2026
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9🔥1