8025
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
В День российской науки ностальгируем и вдохновляем новое поколение на научные свершения. Запускаем флешмоб #AIRI_вдохновляет 😁
Присоединяйтесь, рассказывайте про свою первую научную публикацию и выигрывайте призы!
Как принять участие?
→ Вспомните свою первую статью, поделитесь историей её написания и интересными фактами о работе над ней
→ Опубликуйте пост у себя на странице в социальных сетях с хештегом #AIRI_вдохновляет
🎁 Среди всех историй 19 февраля рандомайзером мы выберем пять публикаций и подарим их авторам фирменный мерч AIRI.
Ваши рассказы будут вдохновлять тех, кто только начинает свой путь в науке, и принесут пользу тем, кто сейчас пишет свои работы на схожие темы. Ждем ваши истории!
Кстати, ловите классные стикеры для Telegram 🔖
В День студента делимся интервью с кандидатом физико-математических наук, руководителем группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» в AIRI, научным сотрудником Сколтеха — Олегом Роговым 📷
Олег Юрьевич рассказал Афише о том, как помочь студентам в начале карьерного пути, а также об индивидуальном подходе в преподавании. Прочитать можно по ссылке.
Кстати, послушать Олега Юрьевича вживую, задать интересующие вопросы и почерпнуть вдохновение для своего обучения и карьеры можно на его лекции в Кибердоме 2 февраля. Мероприятие будет полезно для тех, кто занимается ML для SaaS и применением AI в информационной безопасности 📌
Делимся новыми вакансиями в AIRI! Набираем сотрудников сразу в несколько научных групп и в бэк-офис 💡
AI в медицине
📎Senior Computer Vision Engineer
Ищем опытного датасаентиста по компьютерному зрению на совместные проекты института AIRI и SberMedAI для разработки продуктов для медицины (КТ, РГ, МРТ) на основе алгоритмов компьютерного зрения.
📎Computer Vision Engineer
Основными задачами будут: разработка, тестирование и поддержка моделей медицинского AI, анализ и выбор подходов к решению поставленных задач, взаимодействие с врачами.
📎Python developer
Ищем кандидата, который будет заниматься созданием сервисов на базе разработанных алгоритмов компьютерного зрения в области медицины, также тестированием и поддержкой разработанных сервисов.
Нейросимвольная интеграция
📎Middle/Senior RL Researcher
В этом проекте предстоит заниматься исследованием на стыке больших трансформенных мультимодальных моделей и обучения с подкреплением. Задачи будут включать анализ и обзор последних статей по теме, разработку новых алгоритмов.
IT
📎Инженер-архитектор информационной безопасности, CISO
Вакансия для опытного специалиста службы информационной безопасности с практическими навыками внедрения передового инструментария по управлению рисками в облачной инфраструктуре.
Юридический отдел
📎Юрисконсульт
В обязанности будет входить: договорная работа, корпоративное право, комплаенс, консультирование работников по различным правовым вопросам.
В конце каждой вакансии на сайте есть форма для отправки резюме. Откликайтесь и делитесь постом с теми, кому наши вакансии могут быть интересны😁
PhD, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI, научный сотрудник лаборатории вычислительного интеллекта Сколтеха Евгений Фролов — сегодня в рубрике интервью с учеными 🧠
⚫Почему наука?
«Окончив физический факультет МГУ, я начал карьеру в IT. Рост в течение 5 лет был быстрый, но однажды я почувствовал острую нехватку интеллектуальных вызовов. Скучал по математике. Тогда я самостоятельно начал начал интересоваться сферой искусственного интеллекта. Узнав о наборе аспирантов в Сколтех, решил оставить IT и перейти к научным исследованиям. Оглядываясь назад, могу сказать, что о своем выборе не жалею ни секунды».
⚫️В свободное время
«Люблю путешествия, особенно в ЮВА и в низкий сезон. Предпочитаю путешествовать «дикарем» без четкого планирования. Спорт — тайский бокс и сноуборд».
⚫️Вдохновение
«Меня вдохновляет состояние первооткрывателя. Ощущение, что ты догадался до решения какой-то задачи, которую до тебя либо не решали, либо не могли решить. Это, конечно, очень редкое удовольствие. Крайне сложно придумать действительно что-то новое. Но оттого оно и очень ценное».
⚫️На работе
«Занимаюсь моделированием и предсказанием индивидуальных потребительских интересов с применением алгоритмов искусственного интеллекта. Рекомендательные системы, хорошо известные в бытовом контексте, персонализируют рекомендации в музыке, кино и товарах. Однако можно рассмотреть и более широкий контекст. Например, планирование обучения, освоение предметных областей, разработка лекарств и материалов — все это тоже может быть осуществлено с помощью рекомендательных систем».
⚫️Интересные факты
«Я лицензированный дайвер PADI Open Water. Под моим руководством была внедрена первая в России система цифровой телефонии в колл-центре крупной компании».
⚫️Наука — это
«С одной стороны — профессия или даже ремесло. С другой — непрекращающийся полет по бескрайним просторам неизведанного с фонариком познания в руках, с целью удовлетворить собственное любопытство».
#AIRIвлицах 😁
Первый #AIRIseminars 2024 года пройдет в следующую среду, делимся всеми подробностями:
⚫️Дата и время: 17 января в 17:00 офлайн на Арме и онлайн YouTube-канале AIRI
⚫️Тема: «Доверенный искусственный интеллект»
⚫️Докладчик: Олег Рогов, AIRI, Сколтех
⚫️Оппонент: Денис Турдаков, ИСП РАН
⚫️Описание: стремительное развитие технологий ИИ и их активное применение в значимых приложениях разного масштаба, включая здравоохранение, финансы, масс-медиа и ряд других, обусловливают высокую важность задачи обеспечения доверенного характера моделей и их защиты от несанкционированного доступа.
На семинаре исследователи обсудят современные тенденции, новые возможности и вызовы. В частности, рассмотрят атаки на определение принадлежности к обучающим выборкам, представляющим угрозу приватности данных и обсудят новые методы защиты от кражи моделей, которые в будущем позволят сделать облачное предоставление моделей машинного обучения более защищенным.
📍На семинар можно прийти очно, регистрация по ссылке. До встречи!
Новогодние праздники — идеальное время, чтобы прочитать статьи, вышедшие в нашем блоге на сайте 📍
На этот раз представляем две работы, выполненные исследователями из группы «Вероятностные методы машинного обучения». Статьи посвящены различным тематикам, но их объединяет любовь к звёздам! 🌟
🖇 Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models
В этой статье представлена новая диффузионная модель, которая может применяться к различным распределениям в экспоненциальном семействе, что делает ее полезной для моделирования данных на многообразиях с ограничениями, таких как единичная сфера или положительные полуопределенные матрицы. Новизной модели стала звёздообразная архитектура, из-за чего она получила название Star-Shaped DDPM. Подробнее об этом читайте в блоге.
🖇 To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning
В данном исследовании рассматриваются вопросы улучшения ансамблей нейронных сетей с помощью техник трансферного обучения. Авторы предложили заменить последовательную тонкую настройку сетей из ансамбля на параллельную, из-за чего траектории оптимизации в пространстве весов принимают форму звёзд. Новый метод получил название StarSSE. Разбираемся в проделанной работе в блоге по ссылке.
Хороших выходных!🧠
Наука и драйв — коротко про наш уходящий год в карточках 💡
12 месяцев исследователи AIRI публиковали статьи, активно участвовали в международных конференциях, делились результатами исследований на публичных лекциях и проводили научные семинары.
Команды Института написали километры кода, выложили в OpenSource десятки проектов и напечатали более 100 научных постеров. Делимся занимательными цифрами — в карточках.
📎 А если вы хотите узнать больше о конкретных проектах и достижениях научных групп, читайте подробный отчет по ссылке.
Продолжаем обзор статей, представленных учёными AIRI на конференции NeurIPS 2023! Теперь — в нашем блоге на сайте 👾
Процесс генерации изображения, который производят диффузионные модели, можно представить как перемещение из одной точки в другую в некотором математическом пространстве. Чтобы модели работали быстро, это перемещение должно быть оптимальным. Его достижение формулируется как задача оптимального транспорта.
На решение этой задачи направлены усилия множества научных групп, включая исследователей из AIRI. На конференции NeurIPS 2023 они поделились тремя интересными результатами:
🔻Building the Bridge of Schrödinger: A Continuous Entropic Optimal Transport Benchmark
В этой статье рассказывается о создании бенчмарка, который способен сравнить различные методы построения энтропийного оптимального транспорта — один из подходов к проблеме, эквивалентного задаче о построении Моста Шрёдингера. Подробнее об этом читайте в блоге.
🔻Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes
Авторы этой статьи смогли представить транспортную задачу как задачу поиска седловой точки некоторого функционала. Статья получила статус "Oral" (его получают топ-3% статей) на конференции NeurIPS 2023.
Рассказали все подробности в статье по ссылке.
🔻Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport
Здесь рассказывается еще об одном подходе к достижению оптимального транспорта, названного экстремальным. Предложенный метод позволяет достигать большего сохранения свойств входного объекта при осуществлении переноса домена, а также предоставляет механизмы для игнорирования выбросов в обучающей выборке. Подробности — на сайте AIRI.
Сами исследователи рассказывали о своих работах на недавно прошедшей ИИшнице, по ссылке можно посмотреть запись трансляции 🖇
Рассказываем про 2 новых партнерства, которые заключили на этой неделе 💡
🔻Вместе с коллегами из ИТ-кампуса «Неймарк» планируем развивать образовательную и научно-исследовательскую деятельность в сферах больших данных, ИИ, технологий, моделирующих принципы работы головного мозга, микроэлектроники и информационной безопасности, а также создать совместную лабораторию в сфере искусственного интеллекта.
🔻С компанией «СбермедИИ» будем заниматься совместной разработкой алгоритмов на базе искусственного интеллекта для здравоохранения. В первую очередь мы планируем уделить внимание развитию медицинских ассистентов и созданию единой модели для удаленной консультации людей по медицинским вопросам. Мы с партнерами ставим перед собой амбициозную цель — привнести мультимодальность в медицинские ИИ-продукты.
Будем чаще делиться подобными новостями в рубрике #партнерства_AIRI 🖇
Save the date: новогодняя ИИшница пройдет 21 декабря в 15:30! 🍳🎄
Исследователи расскажут про свои статьи, которые были приняты на конференцию NeurIPS 2023, скоро поделимся подробным расписанием онлайн-митапа.
Ссылка на трансляцию тут🍿
Сегодня были объявлены победители международной премии Yandex ML Prize. Ими стали 11 человек, 3 из них — исследователи AIRI 👾
Поздравляем руководителя группы «ИИ в промышленности» Илью Макарова, научного сотрудника группы «Вероятностные методы машинного обучения» Айбека Аланова и научного сотрудника группы FusionBrain Антона Разжигаева!
Премия Яндекса в области машинного обучения вручается в пятый раз. Её учредили в 2019 году в честь Ильи Сегаловича. В прошлом году премию в номинации «Научные руководители» получил научный консультант AIRI Дмитрий Ветров.
Поздравляем всех победителей! 💛
На прошлой неделе в Сингапуре прошла конференция EMNLP 2023, посвящённая обработке естественных языков. Несмотря на высокий конкурс, в ней приняли участие сразу несколько сотрудников AIRI: Елена Тутубалина, Андрей Кузнецов, Александр Панченко, Денис Димитров, Олег Сомов, Юрий Куратов и Артем Важенцев 💡
Исследователи AIRI сделали пять докладов:
🔻LM-Polygraph: Uncertainty Estimation for Language Models, трек Demo
🔻Kandinsky: An Improved Text-to-Image Synthesis with Image Prior and Latent Diffusion, трек Demo
🔻Better Together: Enhancing Generative Knowledge Graph Completion with Language Models and Neighborhood Information, трек Findings
🔻Shifted PAUQ: Distribution shift in text-to-SQL, воркшоп GenBench
🔻Semantically-Informed Regressive Encoder Score, воркшоп WMT
Конференция проходила с 6 по 10 декабря в выставочном центре “Resorts World Convention Centre”. Первые два дня были посвящены воркшопам и туториалам, а оставшиеся три — основной части конференции. Наибольший интерес у участников вызвали треки Resources and Evaluation, NLP Applications, Dialogue and Interactive Systems, Information Extraction.
Про перспективы академических исследований в эпоху больших языковых моделей рассказал профессор информатики и лингвистики Стэнфордского университета Кристофер Маннинг в докладе "Academic NLP research in the Age of LLMs: Nothing but blue skies!".
Делимся фотографиями с места событий 😁
В первый день зимы анонсируем следующий #AIRIseminars, который пройдет в офлайн-формате в нашем офисе, а также онлайн на YouTube-канале 6 декабря в 17:00 💡
🔵Тема: «Методы искусственного интеллекта в атомистическом моделировании материалов»
🔵Спикер: Александр Шапеев, Сколтех
🔵Оппонент: Артур Кадурин, AIRI
🔵Описание: в докладе будет рассказано о революции, которую искусственный интеллект делает в атомистическом моделировании материалов, а именно, как ИИ «выучивает» физику межатомных взаимодействий в автономном режиме, а также о текущих разработках, включая эквивариантные (не нейронные) тензорные сети для молекулярных моделей, разработку генеративных моделей для дизайна материалов и байесовские методы, применяемые для планирования численных экспериментов. Последние позволяют методам ИИ брать на себя рутинные задачи, традиционно выполняемые исследователями вручную, формируя будущее, в котором дизайн материалов будет осуществлятся автономными цифровыми лабораториями.
Регистрация по ссылке, до встречи!
На связи #AIRIseminars, рассказываем про следующий научный семинар, который пройдет через неделю ⤵
⚫Дата и время: 14 февраля в 17:00
⚫Тема: «Диффузионные методы генерации видео по тексту», подробное описание доклада тут
⚫Докладчик: Денис Димитров, Sber AI, AIRI
⚫Оппонент: Антон Конушин, Samsung Research, ВМК МГУ
📌Если вы хотите посетить семинар офлайн — регистрация на сайте. Онлайн-формат, как всегда, на нашем YouTube-канале.
Современные голосовые помощники, чат-боты и переводчики все чаще используют seq2seq-модели, улучшая качество создаваемого текста ⤵
Исследователям важно уметь выявлять ситуации, в которых эти модели неэффективны, например, при наличии большого числа опечаток или неоднозначного текста.
В новом посте на Хабре младший научный сотрудник AIRI Артём Важенцев рассказывает про то, какие существуют методы оценивания неопределенности для seq2seq-моделей, а также делится новыми результатами, полученными его группой в этом направлении.
Читайте по ссылке 🔖
Рассказываем про следующий #AIRIseminars, который пройдет в среду на следующей неделе 🔔
⚫Дата и время: 31 января в 17:00 офлайн на Арме и онлайн YouTube-канале AIRI
⚫Тема: «Гиперболические эмбеддинги в задаче предсказания следующих действий пользователя в рекомендательных системах»
⚫Докладчик: Евгений Фролов, AIRI, Сколтех
⚫Оппонент: Дмитрий Игнатов, НИУ ВШЭ
⚫Описание: в докладе будет рассмотрен особый вариант обучения модели нейросетевого внимания (self-attention) на последовательностях пользовательских действий с использованием гиперболической геометрии.
Докладчик разберет один из механизмов перевода весов модели в неевклидово пространство, связанные с этим изменения свойств результирующей модели, а также практичность применения в решении реальных задач для рекомендательных систем.
📌Регистрация, как всегда, по ссылке. До встречи!
Делимся третьей частью статьей в нашем блоге про публикации, представленные учёными AIRI на конференции NeurIPS 2023 📍
Машинное обучение — отличный пример того, зачем нужно учить высшую математику. Она позволяет выявить закономерности в структуре или изменениях больших массивов данных, которые ускользают от неподготовленного обывателя. Знание этих закономерностей, в свою очередь, помогает решать конкретные практические задачи, чему и посвящены последние статьи:
⚫️Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts
Используя концепцию устойчивых гомологий, применённую к представлению текстов в виде множества точек в многомерном пространстве, команда исследователей смогла разработать быстрый и устойчивый детектор текста, сгенерированного с помощью ИИ. Подробнее об этом читайте в нашем блоге.
⚫️Neural Harmonics: Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self-Supervised Learning
Решая эту проблему теоретической обоснованности методов самообучения, авторы поняли, что их работу можно свести к хорошо известной в математике задаче о восполнении низкоранговой матрицы. Больше деталей — в свежем блоге.
⚫️PROTES: Probabilistic Optimization with Tensor Sampling
Эта статья посвящена изысканиям в области безградиентной оптимизации, то есть, поиска оптимума некоторой функции без использования градиентного спуска. Её авторы воспользовались тем фактом, что задачу можно свести к поиску минимального или максимального элемента в неявно заданном тензоре, где полезным оказывается разложение в тензорный поезд. О работе нового алгоритма рассказываем в блоге.
Первая часть статей тут, а вторая — по ссылке, приятного чтения!
Сегодня в рубрике #AIRIвлицах делимся интервью с научным сотрудником AIRI и руководителем исследовательской группы в Сколтехе Александром Коротиным 🧠
⚫️Почему наука?
«В детстве я принимал участие в олимпиадах и научных конференциях для школьников. В 9 классе я ездил на всероссийскую конференцию по математике и занял третье место, а в 10 и 11 классе — стал призером на всероссийской олимпиаде. Моя научная работа в школе была про геометрические свойства чевиан треугольников. Я доказывал эти свойства, используя барицентрический метод (метод масс Архимеда). Интересно, что сейчас в некоторых своих научных работах я изучаю вычисление Вассерштейн барицентов — это связанные вещи.
Поступив в университет, я сконцентрировался на учебе и закончил ШАД параллельно с бакалавриатом ВШЭ. До ШАДа я занимался фундаментальной математикой и вообще не знал про существование машинного обучения и нейронных сетей. Исследованиями в этих областях компьютерных наук я начал заниматься в магистратуре. В те года еще не было такого хайпа на искусственный интеллект».
⚫️В свободное время
«С детства часто играю в компьютерные игры, правда сейчас времени на это уже не так много. Любимые игры прошедшего года — это Skyrim и пятые «Герои». Еще я много катался на беговых лыжах и был в сборной ВШЭ, но уже пару лет не занимался».
⚫️Вдохновение
«Меня очень вдохновляет желание сделать мир лучше. Развитие технологий очень упрощает нашу жизнь. Я, например, не люблю заниматься бытовыми вещами, а технологии позволяют мне не тратить на это свое время».
⚫️На работе
«Занимаюсь разработкой новых фундаментальных методов для обучения генеративных моделей. Например, на основе алгоритмов, которые я делаю, можно стилизовать изображения».
⚫️Интересные факты
«Был на сафари в Африке в компании ученых. В детстве у меня был первый разряд по шахматам. Когда-то я сделал зомби-дополнение к компьютерной игре».
⚫️Наука — это
«Исследование неизвестного и попытка за счет этого сделать мир лучше».
Вся коллекция интервью собрана по тегу #AIRIвлицах, приятного чтения 📎
С Новым годом!
Спасибо, что читали, смотрели и поддерживали нас в этом году! ✨
Пусть в 2024 году ваши научные достижения и открытия будут прорывными, работа легкой, а мечты — реальностью.
Желаем вам теплых праздников и хорошего настроения.
До встречи в Новом году! 🎄
Продолжаем «расшумлять» наши научные результаты! ✨
В партнерском материале с N + 1 вместе с Татьяной Шавриной мы постарались простым языком рассказать про мир престижных конференций в науке и поделиться тем, как статьи исследователей AIRI прошли на NeurIPS 2023. Обсудили научные результаты, новые разработки и влияние конференции на методологию науки.
Про ученых, науку и четыре из восьми принятых статей — читайте по ссылке.
Начинаем ИИшницу через десять минут, подключайтесь по ссылке 🍿
Читать полностью…
Финальная ИИшница этого года пройдет уже в этот четверг 🍳
Делимся подробным расписанием онлайн-митапа, где исследователи расскажут про свои статьи на NeurIPS 2023:
▪️15:35
"Neural Harmonics: Bridging Spectral Embedding and Matrix Completion in Self- Supervised Learning" — Иван Оселедец, AIRI, Сколтех
▪️15:55
"PROTES: Probabilistic Optimization with Tensor Sampling" — Глеб Рыжаков, Сколтех
▪️16:15
"Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models" — Айбек Аланов, AIRI, ВШЭ
▪️16:35
"To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in Transfer Learning" — Ильдус Садртдинов, ВШЭ
▪️16:55
"Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" — Никита Гущин, Сколтех
▪️17:15
"Building the Bridge of Schrödinger: A Continuous Entropic Optimal Transport Benchmark" — Александр Коротин, AIRI, Сколтех
▪️17:35
"Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport" — Милена Газдиева, Сколтех
▪️17:55
"Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts" — Евгений Бурнаев, AIRI, Сколтех
Ссылка на трансляцию тут, сохраняйте и подписывайтесь на AIRIInstitute">YouTube-канал AIRI 👾
Представляем первую статью нашего партнерского проекта об искусственном интеллекте в биологии с Биомолекулой — порталом о молекулярной биологии, генетике и медицине🧑🔬
В первом материале вы найдете ответ на вопрос о том, как искусственный интеллект пришел в биологию. Сейчас с помощью ИИ уже можно предсказать строение белка, изучить структуру гена или даже написать научную статью. В качестве эксперта по данной теме выступает руководитель группы «Биоинформатика» Ольга Кардымон.
🧬 Читайте статью по ссылке.
В следующих материалах будет рассказано о моделях ИИ, которые произвели фурор в работе с белками. Не пропустите!
Трансляция семинара по ссылке, подключайтесь! 👾
Сегодня нас ждет: обсуждение научных достижений этого года, дискуссия и голосование за самую значимую статью 🍿
Приглашаем на Новогодний огонек AIRI Seminars, где исследователи обсудят яркие статьи этого года🎄
🗓️ 13 декабря в 17:00
В программе выступления и дискуссия про самые яркие научные достижения года в компании 10-ти спикеров:
→ Александр Коваленко, AIRI;
→ Дмитрий Юдин, МФТИ;
→ Иннокентий Хумонен, AIRI;
→ Валентин Хрульков, Yandex;
→ Роман Рыбка, Курчатовский институт;
→ Ирина Пионтковская, Huawei;
→ Валентин Малых, MTS AI;
→ Кирилл Солодских, TheStageai;
→ Илья Трофимов, Сколтех;
→ Алексей Осадчий, ВШЭ, AIRI.
Формат: онлайн на YouTube-канале AIRI и офлайн в нашем офисе в Москве. Чтобы попасть на офлайн-семинар, необходимо пройти регистрацию на сайте.
До встречи на заключительном семинаре 2023 года! 💡
Сегодня в серии интервью с исследователями AIRI кандидат технических наук, руководитель группы FusionBrain Андрей Кузнецов 💡
🔵Почему наука?
«Изначально я не планировал связывать свою жизнь с наукой. Но на начальных курсах СГАУ один из преподавателей сказал, что есть возможность получить грант для студентов, которые хотят заниматься обработкой изображений. Я увлёкся этой темой и начал заниматься экспериментами в области компьютерного зрения и писать статьи. Впоследствии это все переросло в кандидатскую диссертацию».
🔵В свободное время
«Люблю LEGO и любые аналогичные формы создание чего-то большого из маленьких деталей. Раньше часто играл в баскетбол, сейчас стараюсь вернуть былую форму. В Самаре я живу в загородном доме и там у меня есть сад, очень люблю за ним ухаживать».
🔵Вдохновение
«Меня очень заряжает работа с темами, которые ещё не в мейнстриме. Так можно проверять свою научную интуицию — это один из важнейших критериев при стратегическом планировании исследований. Мне очень нравится исследовать такие темы — это меняет мировоззрение, потому что в такие моменты сам себе ставишь задачи, а не идёшь вместе со всеми».
🔵На работе
«Я ищу способы применения AI к обработке изображений и поиску признаков манипуляции над ними, проще говоря, определению фэйков и подделок. Также занимаюсь алгоритмами и технологиями синтеза видео по текстовым описаниям, мультимодальными архитектурами (OmniFusion) и задачами взаимодействиями языковых моделей в мультиагентной парадигме».
🔵Интересные факты
«Погружался с аквалангом в Египте во время отпуска, который был первым за 3 года! Не люблю опаздывать и обычно очень переживаю из-за этого».
🔵Наука — это
«Воплощение мечты — оставить после себя что-то интересное. Это выражается также в том, что статьи, которые мы публикуем, могут прочитать совершенно незнакомые люди на другом конце земного шара, а из этого может вырасти даже какая-то коллаборация, или просто чьи-то эксперименты будут успешнее».
Все интервью собраны по тегу #AIRIвлицах, приятного чтения 👀
Сегодня до конца дня открыта регистрация на конференцию YaTalks 2023, которая пройдет онлайн и офлайн в Москве и Белграде 5-6 декабря 👀
Кандидат технических наук, руководитель группы FusionBrain AIRI Андрей Кузнецов выступит с докладом «Сильный ИИ — миф или уже реальность?»
5 декабря в 14:00 вместе с Андреем попробуем последовательно разобраться, что сейчас умеют LLM, с чем ещё, кроме текстов, они могут работать и как могут помочь в создании сверхсильной интеллектуальной машины.
Андрей также поделится своим опытом исследований в этой сфере, расскажет об экспериментах, бенчмарках и других больших проблемах человечества в открытых вопросах. Обсудим мультиагентный подход, способы общения LLM, механизмы Chain-of-Thought и Tree-of-Thought, общую память, self-reflection и другие аспекты, на которые стоит обратить внимание уже сейчас.
Регистрация и подробное расписание по ссылке 😁