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».
📎 Сохраняйте, изучайте, пользуйтесь
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:
— 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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8🤡2👏1
Forwarded from Институт AIRI
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
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
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:
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
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
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).
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
Forwarded from Center for Cognitive Modeling
🎓 — Семинар 13. Детектирование неоднозначных инструкций на естественном языке | Дарья Гиталова
В докладе рассматривается проблема неоднозначности инструкций на естественном языке роботу, которая приводит к множественности интерпретаций и потенциальным рискам при исполнении.
Рассмотрим два подхода к детектированию неоднозначности: фреймворк GRICE (Grice’s Robotic Instruction Clarity Evaluation), операционализирующий кооперативный принцип Пола Грайса через нарушение максим Количества, Качества, Отношения и Способа на основе комбинации символических признаков и LLM-оценок, и метод SVC (Semantic Valency Conflict), выявляющий конфликты между конкурирующими семантическими фреймами при неспецифицированных аргументных позициях предиката.
👉🏻 Дата: 30.04.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #LLM
В докладе рассматривается проблема неоднозначности инструкций на естественном языке роботу, которая приводит к множественности интерпретаций и потенциальным рискам при исполнении.
Рассмотрим два подхода к детектированию неоднозначности: фреймворк GRICE (Grice’s Robotic Instruction Clarity Evaluation), операционализирующий кооперативный принцип Пола Грайса через нарушение максим Количества, Качества, Отношения и Способа на основе комбинации символических признаков и LLM-оценок, и метод SVC (Semantic Valency Conflict), выявляющий конфликты между конкурирующими семантическими фреймами при неспецифицированных аргументных позициях предиката.
👉🏻 Дата: 30.04.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #LLM
🔥5👍1