В лекции будет представлен практико-ориентированный взгляд на генеративные нейросети как на инструмент, который может использоваться в самых разных областях, таких как образование, творчество и многие другие. Мы поговорим о причинах, по которым большинство правовых рисков и конфликтов, связанных с использованием нейросетей, вызвано не особенностями самой технологии, а тем, как люди ее используют. Особое внимание будет уделено вопросам информационного и авторского права. Как нейросети могут угрожать неприкосновенности частной жизни в цифровом пространстве? Почему многие популярные способы использования нейросетей в серьезном контексте считаются неприемлемыми с точки зрения авторского права? Какие практические рекомендации из этого следуют, особенно для учебных, научных и профессиональных областей?

⚫️ Подробнее о том, как устроено обучение, что необходимо для успешного прохождения конкурса и почему стоит выбрать именно наш факультет — на сайте https://joinmkn.ru.

⚫️ Узнать, что говорят об учёбе на МКН наши студенты и преподаватели, можно, посмотрев 12-минутный ролик.

⚫️ Задать интересующие вас вопросы о поступлении можно напрямую преподавателям и нашим студентам в специальном чате.

В докладе будут рассмотрены точные и асимптотически точные неравенства бернштейновского и марковского типов для полиномов и рациональных функций, включая соответствующие оценки для старших производных. В частности, нас будут интересовать теоремы покрытия и искажения для многочленов, нормированных на подмножествах единичной окружности, включая особую форму асимптотически точного неравенства Маркова на компактах достаточно общего вида. Результаты сформулированы в терминах теории потенциала. В доказательствах кроме теории потенциала ключевую роль играет ряд результатов геометрической теории функций и быстро убывающие многочлены.

Доклад основан на серии работ, среди которых — совместные исследования с В.Н. Дубининым, К. Коноплевым, Б. Надем и В. Тотиком.

В докладе мы разберём ключевые результаты года: прорывы в механистической интерпретируемости (circuit tracing в Claude, транскодеры вместо SAE), несколько ярких примеров эмерджентного рассогласования (emergent misalignment), хрупкой, но критически важной возможности мониторинга цепочек рассуждений и тому, как легко её потерять, и так далее, и тому подобное.

Мы обсудим, как модели учатся хитрить, прятать свои способности (sandbagging) и даже шантажировать пользователей, чтобы избежать отключения. Поговорим о новой парадигме AI control, которая честно признаёт, что мы пока не умеем гарантировать согласование (alignment) и должны делать пессимистичные предположения о намерениях AI-моделей. А из хороших новостей поговорим о сотрудничестве в области AI safety между Anthropic и OpenAI, активации ASL-3 для Claude Opus 4 и новуой конституции Claude, которая довольно сильно расширяет предыдущую.

🔘 ауд. 106, Ректорский флигель (инструкция, как пройти)
🔘 Ссылка на трансляцию в Zoom
🔘 Ссылка на регистрацию

Гипотеза Гротендика-Серра утверждает, что любое главное G-расслоение, где G — редуктивная алгебраическая группа, которое тривиально в общей точке гладкого многообразия (и даже произвольной регулярной схемы), тривиально локально в топологии Зариского. Мы дадим новое короткое доказательство гипотезы Гротендика-Серра в 2-мерном случае для расщепимых редуктивных групп (групп Шевалле). В доказательстве в очередной раз используется теорема стабилизации
Стейна-Плоткина.