7669
Канал Института AIRI ⚡️ Рассказываем про технологии ИИ и то, как исследователи развивают их в России и мире: https://airi.net/ru/ ВКонтакте: https://vk.com/airi_institute По всем вопросам: @saalaatik
Конференция AI Journey 2024 завершилась😁
Записи докладов исследователей AIRI уже можно посмотреть по ссылке.
До встречи в следующем году! #AIRIзация
Совместно со Сбером открываем центр разработки лекарств с помощью искусственного интеллекта 💊
Начиная со следующего года, исследователи будут работать над поиском биомишеней вместе с фармацевтическими партнерами, а также создавать новые молекулы и проводить доклинические исследования🔬
Первоначальные направления работы центра AIDD: терапия онкологии, болезни Альцгеймера, ожирения и диабета.
📎Подробнее читайте в материале ТАСС.
Завтра начинается конференция по искусственному интеллекту AI Journey 2024, на которой выступят исследователи AIRI 🧠
На международной конференции свои идеи и разработки представят AI-исследователи из России, Китая, Индии, ОАЭ, ЮАР, Индонезии, Бахрейна, Ирана и других стран. Мероприятие пройдёт с 11 по 13 декабря и будет состоять из трёх тематических блоков: общество, бизнес и наука. В карточках делимся расписанием выступлений наших экспертов.
Подробная программа и трансляция на сайте📌
Приглашаем на новогодний огонёк AIRI Seminars! 🎄
18 декабря в 17:00 встречаемся в нашем офисе и онлайн (YouTube, VK Видео), чтобы подвести научные итоги года с ведущими экспертами в области искусственного интеллекта.
В программе — обсуждение лучших научных достижений 2024 года, включая самые интересные статьи и Нобелевскую премию, а также прогнозы на будущее: какие открытия нас ожидают в 2025 году. На мероприятии вас будет ждать новогоднее настроение и нетворкинг.
Регистрируйтесь на офлайн-формат по ссылке, до встречи!
Подключайтесь к трансляции в YouTube или в VK Bидео 🍿
Читать полностью…
Сегодня закончили трехдневную научную отчетную сессию AIRI, на которой исследователи, от младших научных сотрудников до директоров лабораторий, поделились итогами работы за этот год и планами на следующий. За 3 дня мы прослушали 45 докладов и обсудили 159 постеров.
Всем участникам — большое спасибо за интересные выступления, активные обсуждения и вовлеченность! Вместе мы делаем науку сильнее.
Финальная ИИшница этого года пройдет 5 и 6 декабря 🍳
Делимся подробным расписанием онлайн-митапа, где исследователи расскажут про свои статьи на NeurIPS 2024.
5 декабря: YouTube, VK Bидео
◼️15:35
Вводный доклад про Optimal Transport — Александр Коротин, AIRI, Сколтех
◼️15:45
Optimal Flow Matching: Learning Straight Trajectories in Just One Step — Никита Корнилов, МФТИ, Сколтех
◼️16:05
Adversarial Schrödinger Bridge Matching — Даниил Селиханович, Сколтех
◼️16:25
Light Unbalanced Optimal Transport — Милена Газдиева, Сколтех
◼️16:45
Rethinking Optimal Transport in Offline Reinforcement Learning — Арип Асадулаев, AIRI, МФТИ, ИТМО
◼️17:05
Energy-Guided Continuous Entropic Barycenter Estimation for General Costs — Александр Колесов, Сколтех
◼️17:25
ENOT: Expectile Regularization for Fast and Accurate Training of Neural Optimal Transport — Назар Бузун, AIRI
◼️17:45
On the Optimal Time Complexities in Decentralized Stochastic Asynchronous Optimization
Freya PAGE: First Optimal Time Complexity for Large-Scale Nonconvex Finite-Sum Optimization with Heterogeneous Asynchronous Computations
Shadowheart SGD: Distributed Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity Under Arbitrary Computation and Communication Heterogeneity
Improving the Worst-Case Bidirectional Communication Complexity for Nonconvex Distributed Optimization under Function Similarity
— Александр Тюрин, AIRI
◼️19:05
Group and Shuffle: Efficient Structured Orthogonal Parametrization — Михаил Горбунов, EPFL
◼️15:35
∇2DFT: A Universal Quantum Chemistry Dataset of Drug-Like Molecules and a Benchmark for Neural Network Potentials — Кузьма Храбров, AIRI
◼️15:55
XLand-MiniGrid: Scalable Meta-Reinforcement Learning Environments in JAX — Александр Никулин, AIRI
◼️16:15
BABILong: Testing the Limits of LLMs with Long Context Reasoning-in-a-Haystack — Юрий Куратов, AIRI, МФТИ
◼️16:35
RClicks: Realistic Click Simulation for Benchmarking Interactive Segmentation — Антон Антонов, AIRI
◼️16:55
HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach — Максим Николаев, AIRI
◼️17:15
EAI: Emotional Decision-Making of LLMs in Strategic Games and Ethical Dilemmas — Михаил Мозиков, AIRI
Исследователи AIRI из группы «Адаптивные агенты» и лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research при участии студентов из МФТИ, Сколтеха и Университета Иннополис создали первую открытую среду для исследований и разработки алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением — XLand-MiniGrid 💡
Это опубликованная в открытом доступе виртуальная среда, в которой искусственный интеллект обучается принимать решения и выполнять новые действия. В ней собрано 100 миллиардов примеров поведения ИИ, охватывающих 30 тысяч различных задач.
Эксперименты в XLand-MiniGrid уже провели исследователи из Google DeepMind, Калифорнийского университета в Беркли и Оксфордского университета. Научная статья принята на NeurIPS 2024.
Подробнее про исследование — в материале ТАСС.
SafeSpeak-2024 стартовал — задача уже на почте у тех, кто подал заявку!🔥
Если вдруг письмо не пришло, то напишите, пожалуйста, нам на event@airi.net
Для тех, кто хочет присоединиться: регистрация открыта до 26 ноября по ссылке.
Всем удачи!
Трансляция семинара начинается по ссылке, подключайтесь! 🍿
Читать полностью…
Сегодня рассказываем про то, как исследователи AIRI создали инструмент, позволяющий оценивать эффективность нейросетей в работе с длинными текстами ⤵️
BABILong — это новый бенчмарк для оценки реальной производительности языковых моделей при работе с большими объемами данных, созданный исследователями из команды «Модели с памятью» лаборатории «Когнитивные системы ИИ» AIRI совместно с коллегами из МФТИ и Лондонского института математических наук (LIMS).
Бенчмарк включает 20 задач, которые требуют поиска и обработки разрозненных фактов в крупных текстах. Среди них — связывание и комбинирование информации из нескольких фактов, индукция, дедукция, простейший подсчет и работа со списками и множествами. Оказалось, что современные LLM эффективно используют не более 20% от заявленных длин контекста.
Исследователи также представили адаптацию бенчмарка BABILong для русского языка — Libra, разработанную в сотрудничестве с командой R&D SberDevices. Как и оригинал, Libra тестирует языковые модели на длинных контекстах, предлагая аналогичные задачи для оценки их работы с русскоязычными текстами.
Научная статья | Репозиторий |Материал Inc.
Подробнее про задачу на хакатоне SafeSpeak 2024 — на Хабре⤵️
Недавно мы вместе с коллегами из МТУСИ анонсировали хакатон SafeSpeak2024, посвященный разработке технологий обнаружения аудио-спуфинга. Текст с подробным описанием задачи, которую предстоит решать участникам, читайте в нашем блоге.
Исследователи из группы «Модели с памятью» AIRI нашли способ эффективно извлекать графы знаний из текстов⤵️
Тексты — самый распространённый способ хранения знаний, но не самый оптимальный и структурированный. Графы знаний лучше подходят, если нужно быстро найти ответ на вопрос, отыскать информацию или получить рекомендацию. Проблема в том, что для их создания пока не получается полностью избавиться от ресурсозатратного ручного труда.
Этот процесс можно автоматизировать с помощью LLM. Исследователи AIRI показали, что для этого даже не обязательно составлять большие датасеты. Статья с исследованием была представлена на воркшопе TextGraphs-17 конференции ACL-2024.
📎Все подробности — в новой статье младшего научного сотрудника AIRI Аллы Чепуровой на Хабре.
Приглашаем на #AIRI_Seminars 13 ноября в 17:00⤵️
Докладчиком выступит доктор физико-математических наук, профессор, ведущий научный сотрудник AIRI Александр Горбань.
На семинаре будет предложена панорама основных проблем от вчера до послезавтра. Выбор содержания основывается на личном опыте исследований и наблюдениях за ходом истории науки и приложений.
Доклад старательно подготовлен в нетехническом стиле (по возможности) и доступен для эрудированной, но не обязательно специализированной аудитории.
Регистрация на офлайн-формат по ссылке, онлайн — в VK Видео📌
Ещё одна победа в копилку исследователей AIRI в этом году🏆
Одним из трех победителей национальной премии за вклад в развитие технологий искусственного интеллекта «Лидеры ИИ» в категории «Премия учёным» стала Елена Тутубалина, доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» в AIRI и старший научный сотрудник ИСП РАН.
Среди номинантов в этой категории — Александр Тюрин, кандидат компьютерных наук, руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении» в AIRI и старший преподаватель в Сколтехе.
Поздравляем! Сегодня все лайки — Елене и Александру ❤️
Конференция NeurIPS 2024 стартовала вчера в Ванкувере! Рассказываем и показываем, что происходило в первый день ⤵️
В этом году на NeurIPS 2024 приехало больше 16 тысяч участников. Лично конференцию смогли посетить сразу несколько исследователей AIRI: Илья Макаров, Юрий Куратов, Елена Тутубалина и Никита Любайкин.
Первый день был посвящён в основном открытию выставки EXPO и многочисленным туториалам. Тематика последних была самой обширной: начиная от принципов оценки LLM и причинно-следственных связей для LLM и заканчивая Flow Matching для генеративных моделей — список всех тем можно увидеть в программе вторника на NeurIPS.
Были в этот день и лекции. Например, в докладе про мультиагентный алайнмент, предлагалось создавать ИИ-институции, которые помогают агентам правильно себя вести с помощью самых разных политик. Однако вопрос о том, как именно осуществлять такой алайнмент, — пока открытый.
Стоит отметить и Keynote Talk вторника — лекцию американского психолога. В ней рассматривалась полезность парадигмы причинно-следственных связей при обучении моделей. Такой подход напоминает обучение маленьких детей, которые способны справляться с задачами, с которыми ранее не сталкивались.
Делимся фотографиями первого дня!😁
Сегодня рассказываем об открытии новой лаборатории 💡
Вместе с Центральным университетом мы создали лабораторию искусственного интеллекта, анализа данных и моделирования, которая станет важным шагом в развитии науки в России.
Лабораторию возглавит профессор Александр Горбань — доктор физико-математических наук и ученый мирового уровня.
В новой лаборатории будут проводиться фундаментальные исследования в сфере ИИ с целью разработки и внедрения новых алгоритмов в бизнес. Также будет осуществляться подготовка нового поколения ученых, готовых к вызовам современности.
📎Подробнее читайте в материале ТАСС.
Трансляция второго дня ИИшницы началась, смотрите на YouTube или в VK Bидео 😁
Читать полностью…
Сегодня рассказываем про новый метод, созданный исследователями из Института AIRI и Сколтеха, который ускорит обучение генеративных моделей до 10 раз ⤵️
Методы оптимального транспорта сегодня все чаще используются при обучении генеративных моделей для синтеза искусственных данных, а также для адаптации моделей к данным из новых источников. Исследователи обнаружили, что внедрение экспектильной регуляризации в решения на основе оптимального транспорта значительно ускоряет вычисления — от 3 до 10 раз — и улучшает целевые метрики качества.
Публикация будет представлена на конференции NeurIPS 2024, где статью определили в трек Spotlight для работ, особо отмеченных рецензентами. Кроме того, авторы одного из основных решений по теме оптимального транспорта — ott-jax — достаточно быстро имплементировали метод в свою библиотеку.
Научная статья | Материал Inc.
Исследователи из лаборатории «Сильный ИИ в медицине» и лаборатории FusionBrain AIRI вошли в топ-5 соревнования MIDRC XAI Challenge 🔥
Этот конкурс был направлен на решение одной из ключевых задач в области анализа медицинских изображений: создание интерпретируемых и надежных моделей искусственного интеллекта. Задачей участников была разработка и обучение модели классификации фронтальных рентгенограмм грудной клетки на наличие затемнений в лёгких, связанных с любым типом пневмонии.
По итогам команда представила 3 варианта решения задачи и вышла в топ-5 лучших наряду с учёными из Университета Джона Хопкинса, Университета Берна, команды Женского госпиталя в Бирмингеме, а также исследователями из Стенфорда и Университета Тюбингена.
📎Подробнее об участии в конкурсе команда рассказала в свежей статье на нашем Хабре.
На выходных завершился хакатон SafeSpeak-2024 💡
Заявки на участие в соревновании подали более 240 человек из России, Эфиопии, Казахстана, Вьетнама, Бразилии, Китая, Узбекистана и Индии.
🏆 Победители
1 место — команда из ТГУ и МИСиС: Янышевская Карина и Холькина Анна;
2 место — студент МТУСИ Арчаков Кирилл;
3 место — студент МФТИ Варламов Александр.
Спасибо всем, кто принял участие, поддерживал, вдохновлял и помогал организовать это событие.
До встречи на новых хакатонах!
Save the date: ИИшница NeurIPS 2024 пройдет 5 и 6 декабря в 15:30! 🍳
Исследователи расскажут про 17 статей, которые были приняты на конференцию NeurIPS от AIRI в этом году. Скоро поделимся подробным расписанием онлайн-митапа.
Трансляция будет airi_institute">в VK Видео, подписывайтесь, чтобы не пропустить 🍿
Старший научный сотрудник группы «Биоинформатика» AIRI, заведующий сектором Геномных механизмов онтогенеза ИЦиГ СО РАН Вениамин Фишман стал доктором биологических наук по специальностям: клеточная биология и математическая биология, биоинформатика 💡
Тема исследования:
Трехмерная организация хроматина у животных и ее нарушения при хромосомных перестройках
Два дня назад в Майями завершилась конференция EMNLP 2024, делимся подробностями в рубрике #Конференции_с_AIRI 🌴
EMNLP — одна из самых престижных конференций в области обработки естественного языка. В этом году доля принятых докладов на главный трек составила менее 20%.
Исследователи AIRI представили 8 научных статей:
Основной трек
◼️SparseGrad: A Selective Method for Efficient Fine-tuning of MLP Layers
◼️xCOMET-lite: Bridging the Gap Between Efficiency and Quality in Learned MT Evaluation Metrics
Трек Findings
◼️Lost in Translation: Chemical Language Models and the Misunderstanding of Molecule Structures
◼️LLMs to Replace Crowdsourcing For Parallel Data Creation: The Case of Text Detoxification
Трек Demo
◼️Kandinsky 3: Text-to-Image Synthesis for Multifunctional Generative Framework
◼️DeepPavlov 1.0: Your Gateway to Advanced NLP Models Backed by Transformers and Transfer Learning
Трек Industry
◼️Efficient Answer Retrieval System (EARS): Combining Local DB Search and Web Search for Generative QA
Воркшоп GenBench
◼️OmniDialog: A Multimodal Benchmark for Generalization Across Text, Visual, and Audio Modalities
Делимся фото с конференции!
Поздравляем директора лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI Александра Панова с успешной защитой диссертации и присвоением ученой степени доктора физико-математических наук 🎓
Тема исследования:
Методы и алгоритмы нейросимвольного обучения и планирования поведения когнитивных агентов.
Встречаемся 20-го ноября в 17:00 в нашем офисе в Сити на #AIRI_Seminars⤵️
◼️Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» в AIRI, расскажет о стремительно развивающейся и набирающей популярность среди исследователей области In-Context Reinforcement Learning. Доклад будет посвящён её истокам, существующим алгоритмам, таким как Algorithm Distillation и Decision Pre-Trained Transformer, а также её связи с Meta Reinforcement Learning.
Кроме того, будет затронута тема текущих подходов к созданию Generalist Agents без использования LLM и причин нехватки open-source моделей и бенчмарков в этом направлении.
◼️Оппонентом выступит кандидат математических наук, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных ФКН НИУ ВШЭ Сергей Самсонов.
Для тех, кто хочет посетить семинар очно — регистрация по ссылке. Трансляция в VK Видео📌
Рассказываем о дискуссиях с исследователями AIRI на конференции Yet Another Conference on Education, которая пройдет завтра⤵️
◼️11:30–12:15
Кандидат медицинских наук, врач-рентгенолог, председатель совета директоров СберМедИИ, ведущий научный сотрудник AIRI Виктор Гомболевский примет участие в круглом столе «Врач будущего — какой он?».
◼️13:30–14:00
«Образование для создателей будущего» — дискуссия с кандидатом физико-математических наук, руководителем группы «Пространственный интеллект» AIRI Антоном Конушиным.
◼️14:00–14:30
Младший научный сотрудник группы «Адаптивные агенты» Илья Зисман станет участником дискуссии о переменах в образовании.
Регистрация и трансляция по ссылке📌
Запускаем хакатон SafeSpeak2024! 🚀
Хакатон, который мы проводим совместно с МТУСИ, посвящен разработке технологий обнаружения аудио-спуфинга и нацелен на решение актуальных проблем безопасной голосовой аутентификации, а также защиту биометрических систем от атак.
🔷Что вас ждет?
Участникам необходимо разработать легкие и высокопроизводительные модели для обнаружения атак аудио-спуфинга с акцентом на вычислительную эффективность и практическое применение в реальном мире.
🔷Кто может участвовать?
Студенты бакалавриата, магистратуры, специалитета и аспирантуры из технических университетов стран БРИКС и СНГ. Участвовать можно в командах от 1 до 4 человек.
🔷 Призовой фонд
225 тысяч рублей.
🔷Важные даты
Регистрация открыта до 26 ноября, старт хакатона — 22 ноября.
Регистрируйтесь по ссылке и готовьтесь к старту!
Исследователи AIRI выяснили, что такие эмоции, как гнев и страх, могут существенно повлиять на поведение нейросетей⤵️
Совместно с коллегами из Лаборатории искусственного интеллекта Сбера и ИСП РАН исследователи AIRI изучили влияние эмоций на решения, принимаемые большими языковыми моделями в стратегических играх и этических дилеммах.
В кооперативных играх негативные эмоции чаще всего снижают готовность системы к сотрудничеству. Модели, «испытывающие» грусть, как и люди, склонны делиться с другими. Однако, если люди в состоянии страха готовы отдать больше, то поведение моделей в таких условиях остается непредсказуемым — эту эмоцию они «понимают» хуже всего. Схожая картина наблюдается и при решении этических задач: счастье улучшает качество решений, а негативные эмоции часто его снижают.
Исследование подчеркивает, что необходимо изучать алайнмент мультиагентных систем, а также создавать новые бенчмарки для оценки уровня кооперации агентов на основе больших языковых моделей.
🔖Подробнее про исследование — в материале ТАСС. Результаты будут представлены в декабре на NeurIPS 2024 в Ванкувере.