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
Развеиваем мифы об искусственном интеллекте — в новой колонке для РБК Трендов ⤵
Руководитель группы «Адаптивные агенты» AIRI Владислав Куренков разобрал популярные мифы и опроверг наиболее завораживающие вымыслы и конспирологические теории, связанные с искусственным интеллектом.
📎Читайте материал по ссылке.
Новая статья на нашем Хабре про эмоции LLM⤵
Большие языковые модели умеют так или иначе эмулировать эмоции, ведь их, по большей части, обучают на сгенерированных человеком данных. Однако ответа на вопрос о том, как оценивать корректность такой эмуляции — до сих пор не ясно.
Авторы исследования, представленного на NeurIPS 2024, провели серию экспериментов с рядом популярных LLM, сделав их участниками игровых и этических сценариев, где эмоции играют важную роль.
📎 Подробнее об исследовании рассказал младший научный сотрудник AIRI Михаил Мозиков в статье на Хабре по ссылке.
AIRI Seminars в эфире: VK Видео, YouTube 🍿
Подключайтесь!
Исследователи из AIRI в составе международной команды вошли в топ-5 финалистов соревнования на Concordia Challenge 🔥
Коллектив учёных из AIRI, ИСП РАН, ИТМО и стартапа Coframe вошел в топ-5 финалистов Concordia Challenge, проведённого в рамках NeurIPS 2024. Цель соревнования, которое проводят Cooperative AI Foundation & Google DeepMind, заключается в разработке универсальных ИИ-агентов, способных адаптироваться к различным сценариям и решать задачи взаимодействия в физических, социальных и цифровых пространствах. Оценка проводилась по ключевым навыкам созданных систем: переговоры, выполнение обещаний, сотрудничество и другие аспекты взаимодействия агентов друг с другом.
Подробнее про решение⤵️
Команда под названием «in2AI» разработала инновационную архитектуру агентного Mixture-of-Experts. Ключевым элементом разработки стал многоуровневый роутер, который динамически выбирает наиболее подходящего «эксперта» для каждой ситуации. Выбор осуществляется на основе анализа поведения других агентов и особенностей окружающей среды, что позволяет значительно повысить эффективность взаимодействия и адаптацию к изменяющимся условиям.
В ходе исследования команда обнаружила, что повышение эмоциональности агента помогло успешно отвлекать противников от их целей и сделать их более сговорчивыми. Работа над проектом была проведена при активной образовательной поддержке LLM-трека магистратуры по искусственному интеллекту в ИТМО AI Talent Hub и Школе Анализа Данных в рамках научно-исследовательских проектов.
Рассказываем про ∇²DFT в новой статье на Хабре⤵️
Команда исследователей из групп «Глубокое обучение в науках о жизни» и «Прикладное NLP» AIRI, а также коллеги из EPFL, СПбГУ, ИСП РАН и ПОМИ РАН собрали обширный датасет малых молекул медицинской химии и бенчмарк графовых нейронных моделей размером 220 терабайт.
Это вторая версия датасета ∇DFT, про который писали ранее, она получила название ∇²DFT. Научная статья с описанием исследования была представлена на конференции NeurIPS 2024 в треке «Датасеты и бенчмарки». Код доступен на GitHub.
📎Инженер-исследователь AIRI Кузьма Храбров поделился подробностями исследования на Хабре.
С наступившим!
Пусть 2025 год станет временем вдохновляющих научных открытий, продуктивной работы и исполнения ваших самых заветных желаний! 🎁
Завершаем год успешной защитой кандидатской диссертации! 🧠
Младший научный сотрудник группы «RL агенты» лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI Пётр Кудеров защитил диссертацию и получил степень кандидата физико-математических наук по специальности «Когнитивное моделирование».
Тема исследования:
Разработка методов и алгоритмов представления информации в обучении с подкреплением с использованием биологических принципов
Команда исследователей из группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI, компании VeinCV и Cколтеха получила серебряную медаль международного соревнования 🏆
В соревновании «Eedi — Mining Misconceptions in Mathematics» приняли участие 1446 команд. Основной целью конкурса было создание алгоритма, который поможет выявлять причины появления неправильного ответа на задачи по математике в автоматическом режиме.
Решение российской команды основывалось на данных, состоявших из 4370 примеров задач и ошибок учащихся, полученных от организаторов соревнования, а также 13921 синтетическом примере, сгенерированном командой. Данные были использованы для дообучения открытой языковой модели Qwen, чтобы анализировать пару «вопрос и неправильный ответ», получая на выходе наиболее вероятное математическое заблуждение.
📎Подробнее читайте в материале ТАСС.
Подробнее про BABILong — в новой статье на нашем Хабре ⤵
Недавно мы рассказывали о новом бенчмарке, который предназначен для оценки реальной производительности языковых моделей при работе с большими контекстами.
Его разработали исследователи из команды «Модели с памятью» лаборатории «Когнитивные системы ИИ» и группы «Обучаемый интеллект» AIRI совместно с коллегами из МФТИ и Лондонского института математических наук (LIMS).
В прошлую среду постер, посвященный BABILong, также был представлен на конференции NeurIPS 2024.
Рассказываем, как завершилась конференция NeurIPS 2024 ⤵️
◼️Финальные дни были посвящены устным и постерным докладам. Исследователи из AIRI представили 7 научных статей.
◼️Утро началось с лекции Даниики Крагич из Королевского технологического института в Стокгольме. Она рассказала, как обучать роботов новым навыкам. После обеда свою лекцию прочитала Розалинд Пикард из MIT, осветив важные социальные аспекты разработки сильного ИИ: моделирование эмпатии и доверие к ИИ-системам.
◼Центральным событием дня стало присуждение премии Test of Time Paper Awards. В этом году её получили две статьи, опубликованные 10 лет назад на NeurIPS 2014: "Generative Adversarial Nets" Яна Гудфеллоу с коллегами и "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks" группы Ильи Суцкевера.
→ Вместо Яна Гудфеллоу прочитал лекцию его соавтор Дэвид Уорд-Фарли, который рассказал о создании GAN.
→ Илья Суцкевер лично выступил с докладом, где не только вспомнил историю разработки, но и поделился прогнозами. Он предположил, что законы масштабируемости будущих ИИ-систем будут отличаться от текущих.
◼️В выходные состоялись воркшопы, соревнования и панельные дискуссии.
Делимся фотографиями 😁
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…
Приглашаем на следующий #AIRI_Seminars, который пройдет 29 января в 17:00 ⤵
Кандидат компьютерных наук, руководитель группы «Воплощенные агенты» лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI Алексей Ковалёв рассмотрит различные трактовки памяти в обучении с подкреплением. Докладчик расскажет про то, какие проблемы возникают в этой области, и как обстоят дела с бенчмарками агентов с памятью.
Оппонентом выступит исполнительный директор, team lead групп manipulation & llm в Центре робототехники Сбера Алексей Постников.
📌Если хотите посетить семинар в очном формате, необходимо пройти регистрацию на сайте. Онлайн-трансляция — в VK Видео и на YouTube.
Команда студентов под руководством научного сотрудника AIRI Михаила Паутова заняла два призовых места в соревновании, проходившем в рамках конференции NeurIPS 2024 🏆
Участникам соревнования "Erasing the Invisible" был выдан набор изображений, созданных диффузионными моделями и обработанных определенным алгоритмом нанесения водяных знаков. Командам требовалось изменить эти изображения таким образом, чтобы подменить встроенный водяной знак, оставив сами изображения неотличимыми от оригинальных. В соревновании было два трека, beige box и black-box: в первом участники знали, модификацию какого алгоритма использовали для нанесения водяных знаков, во втором — нет.
Команда "Sirius Team", состоящая из студентов МФТИ, Сколтеха, МГУ и Университета Иннополис, под руководством научного сотрудника группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI Михаила Паутова и старшего научного сотрудника ИИИ МГУ Анастасии Анциферовой, выявила, что методы нанесения водяных знаков оказываются уязвимыми как к атаке перезаписывания, при которой поверх существующего знака накладывается новый, так и к процедуре многократной регенерации изображений.
Поздравляем участников с призовыми местами и важным вкладом в исследования защиты данных!
Младший научный сотрудник группы «Вычислительный интеллект» Булат Ибрагимов стал кандидатом физико-математических наук по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» 💡
Тема исследования:
Адаптивные стратегии обучения градиентного бустинга
Запускаем 3 сезон #AIRI_Seminars! Следующий семинар пройдет 15 января в 17:00 💡
⚫Тема: «Быстрая безградиентная максимизация активации для нейронов спайковой сети»
⚫Докладчик: инженер-исследователь Института перспективных исследований мозга МГУ Никита Поспелов
⚫Оппонент: аспирант, младший научный сотрудник лаборатории Когнитивных динамических систем МФТИ Евгений Дживеликян
Подробное описание семинара и регистрация на офлайн-формат по ссылке. Онлайн — в VK Видео и на YouTube📌
Исследователи AIRI создали универсальную модель для распознавания 3D-объектов⤵️
UniDet3D — первая универсальная модель, которая эффективно работает на всех основных бенчмарках для детекции 3D-объектов без необходимости адаптации под каждый набор данных. Разработка найдет применение в робототехнике, дополненной реальности и 3D-сканировании, в том числе при проектировании зданий и создании цифровых копий реальных помещений.
📎Статья с исследованием принята на конференцию AAAI 2025.
Подводим итоги уходящего года!
В этом году мы не только писали статьи, запускали проекты и делились знаниями, но и росли как команда, создавая атмосферу, где идеи превращаются в реальность.
В карточках собрали основные цифры этого года, если вы хотите узнать больше о работе и достижениях научных групп AIRI, читайте годовой отчет по ссылке.
До встречи в Новом году🎄
Интерактивная сегментация, то есть автоматическое определение границ объектов на изображении, нужна и в медицине, и в индустрии развлечений. Для корректной оценки метода интерактивной сегментации разработчикам нужно собирать информацию о взаимодействии реальных людей с ним в процессе разметки изображений.
Исследователи AIRI объединили несколько классических датасетов для оценки этих методов и собрали для них в общей сложности 475 000 пользовательских кликов и тапов через специальный веб-интерфейс. Датасет получил название RClicks и был использован, чтобы протестировать популярные сегодня методы интерактивной сегментации. Статья с результатами этой работы была представлена на NeurIPS 2024.
📎Инженер–исследователь группы «ИИ для роботов» лаборатории FusionBrain AIRI Антон Антонов поделился подробностями исследования на Хабре.
По традиции поздравляем коллег с успешными защитами диссертаций!
⚫️Руководитель группы «Вычислительная семантика» AIRI Александр Панченко стал доктором компьютерных наук. Тема исследования:
Методы и алгоритмы для извлечения, связывания, векторизации и разрешения неоднозначности лексико-семантических графов
Методы разработки text-to-SQL систем в условиях сдвига обучающей выборки
Новогодний огонёк AIRI Seminars в эфире, подключайтесь к трансляции: YouTube, VK Видео 🍿
Читать полностью…
Продолжаем освещать NeurIPS 2024! Делимся событиями второго и третьего дня конференции.
На второй день продолжила свою работу выставка EXPO, а также начались устные и постерные сессии.
Постерные сессии⤵️
Исследователи AIRI представили 4 статьи в среду и 5 в четверг. Более того, одна из статей AIRI, ENOT: Expectile Regularization for Fast and Accurate Training of Neural Optimal Transport, попала в трек Spotlight.
◼Второй день начался с приглашённого доклада Зеппа Хохрайтера, директора Института машинного обучения Линцского университета, а также одного из авторов новой архитектуры xLSTM, которая запустила ренессанс рекуррентных моделей вопреки популярности трансформеров. Его лекция была посвящена индустриальному искусственному интеллекту. Учёный отметил, что применение ИИ в промышленности требует принципиально иных подходов, чем разработка академических моделей, и ставит перед исследователями новые задачи.
◼Во второй половине дня с приглашённым докладом выступила Фей-Фей Ли из Стэнфордского университета. Она поделилась достижениями в области визуального интеллекта и компьютерного зрения, рассказав о том, как ИИ учится понимать трёхмерное пространство и даёт человеку новые возможности.
◼Среди множества работ выделился устный доклад Ханны Роуз Кирк, исследовательницы из Института безопасности ИИ (AISI), в рамках сессии Human-AI Interaction. Её команда представила PRISM Alignment — датасет и бенчмарк, учитывающий социальный, культурный и демографический контекст людей, которые дают обратную связь для алайнмента LLM.
◼Приглашёнными докладчиками третьего дня стали Лидун Чжоу из Microsoft Research Asia и Арно Дусе из Google DeepMind. Первая лекция была посвящена взаимодействию ИИ и инфраструктуры, которая обеспечивает его развитие, вторая — ускорению диффузионных моделей с помощью мостов Шрёдингера.
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.