👾 Первый в этом году научный семинар пройдет уже 18 января в 17:00 на канале AIRI, делимся подробностями:

🔳Тема: «Универсальные и независимые: пробинг мультиязычных моделей, их интерпретация и оценка»

🔳Докладчики AIRI: Татьяна Шаврина и Олег Сериков
🔳Оппонент: Наталья Лукашевич, МГУ

🔳Описание: в докладе будет рассказано про то, как происходит интерпретация больших языковых моделей на основе методологии пробинга. Исследователи затронут тему многоязычности LLM и узнают, являются ли обнаруженные закономерности в качестве лингвистически связными или, наоборот, абсолютно случайными. Также на семинаре будет проведен лингвистический анализ трансформерных моделей на примере mBERT и BLOOM, самой большой открытой языковой модели для 59 языков мира.

🔳Полезные ссылки: пробинг-фреймворк AIRI для 104 языков и 80 грамматических признаков.

До встречи в среду на семинаре! #AIRI_Seminars

Раз в две недели проводим семинар AIRI по искусственному интеллекту #AIRI_Seminars, делимся подробностями следующего:

🔳Дата и время: 1 февраля в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔳Тема: «Графовые нейронные сети с обучающимися матрицами смежности для диагностики неисправностей на данных от множества датчиков»

🔳Докладчик: Александр Коваленко, AIRI
🔳Оппонент: Михаил Гущин, ФКН ВШЭ

🔳Описание: методы обнаружения и диагностики неисправностей позволяют своевременно обнаружить и определить причину неполадки в технологическом процессе. В последние годы нейронные сети показали высокую эффективность в решении подобного рода задач.

Графовые нейронные сети, помимо диагностики неисправностей, могут извлекать из данных дополнительную информацию о скрытых взаимосвязях между частями оборудования. В исследовании предложено использование матрицы смежности, обучающейся совместно с графовой нейронной сетью.

Это позволяет получить структуру графа взаимодействия между датчиками, основываясь только на данных с оборудования. Исследователи проанализировали полученные результаты, а также предложили модель, использующую несколько графовых структур.

📹 Запись прошлого семинара можно посмотреть по ссылке.

Анонсируем следующую трансляцию #AIRI_Seminars – научных семинаров по искусственному интеллекту 👀

🔵Дата и время: 15 февраля в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Методы анализа данных при исследовании активности мозга в парадигмах замкнутого контура»

🔵Докладчик: Алексей Осадчий, ВШЭ, AIRI
🔵Оппонент: Сергей Шишкин, МГППУ

🔵Описание: современные нейросетевые архитектуры учитывают контекст посредством динамического изменения весовых коэффициентов в зависимости от входных данных. Добавление рекуррентных связей позволяет привести отображения, реализуемые такими моделями, в зависимость от внутреннего состояния последних. Похожие принципы реализованы и в человеческом мозге 👀

Стандартная методология нейронаучных исследований подразумевает однонаправленное взаимодействие с мозгом, при котором испытуемым предъявляются зрительные, слуховые или тактильные стимулы, регистрируется реакция, а затем исследуется изменчивость этой реакции в зависимости от вариации параметров таких стимулов. Недавно появившиеся парадигмы замкнутого контура предполагают рекуррентное взаимодействие с головным мозгом, при котором предъявляемые стимулы зависят от текущего состояния нейронных сетей мозга.

Попытка следить за текущим состоянием мозга в реальном времени и с малой задержкой наталкивается на фундаментальные и технические проблемы, опыту преодоления которых, а также приложениям разрабатываемой технологии, и посвящен этот доклад.

📹 Запись прошлого семинара по ссылке.

Рассказываем про следующий #AIRI_Seminars, который пройдет в эту среду 👀

🔵Дата и время: 1 марта в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Разработка модели машинного перевода с русского жестового языка»

🔵Докладчики: Максим Новопольцев и Леонид Верховцев, Sber AI
🔵Оппонент: Татьяна Шаврина, AIRI

🔵Описание: на семинаре планируется обзор экспериментов в области жестовых языков, сравнение различных подходов к распознаванию жестовой речи. Также будет рассказано про первую русскоязычную модель, направленную на создание инклюзивной среды для людей, обучающихся на жестовом языке. Модель разрабатывается Центром развития технологий AI во благо общества, Sber AI.

📹 Посмотреть прошлые семинары можно в плейлисте на YouTube AIRI.

Семинары AIRI по искусственному интеллекту проходят по средам раз в две недели 🖇

Делимся подробностями следующего #AIRI_Seminars:

🔵Дата и время: 15 марта в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Нет размеченных данных? Решаем проблему с помощью активного обучения»

🔵Докладчик: Артем Шелманов, AIRI, MBZUAI
🔵Оппонент: Евгений Цымбалов, Amazon

🔵Описание: несмотря на значительный успех в создании методов обучения без учителя, экспертная разметка данных остается очень ценным источником знаний для систем ИИ. Циклическая разметка (HiL), в которой процесс ручной разметки и обучение модели чередуются, недавно стали широко распространены. Например, HiL является одним из важнейших компонентов недавно появившихся языковых моделей с дообучением на инструкции пользователей.

Во многих областях, таких как обработка медицинских или юридических документов, экспертная разметка весьма дорогая. Одним из подходов HiL, который решает эту проблему, является активное обучение (AL). В AL предсказания модели используются для выбора примеров, которые будут показываться пользователям. Выбираются только те примеры, которые являются информативными для обучения последующих версий модели. AL может сократить объем ручного труда в ходе разметки, необходимый для достижения определенного уровня производительности модели, в несколько раз. Это особенно важно в таких областях, где краудсорсинг проблематичен. AL как концепция была предложена довольно давно. Тем не менее, из-за ряда препятствий, на практике AL используется мало.

В этом докладе исследователи представят результаты нескольких работ, опубликованных в EACL, ACL, NAACL и других конференциях, которые обходят некоторые серьезные препятствия на пути к созданию надежных технологий разметки с помощью AL.

📹 Cсылка на плейлист с прошедшими семинарами.

Рассказываем последние новости о жизни Института 👇

🔳Сходили на подкаст РИА Новостей и рассказали про то, как исследователи AIRI ищут новые молекулы. Делимся ссылкой на запись.

🔳Провели ИИшницу "AI Señoritas". Если вдруг не успели на прямой эфир, то запись можно посмотреть тут.

🔳Выложили в открытый доступ научный семинар по теме «Методы анализа данных при исследовании активности мозга в парадигмах замкнутого контура», смотрите по ссылке.

🔳Завтра примем участие в «Неделе высоких технологий и технопредпринимательства». Две трансляции с исследователями AIRI можно посмотреть по ссылке.

⚡Кстати, завтра в 17:00 пройдет #AIRI_Seminars, все подробности в прошлом посте, до встречи!

Научный семинар по искусственному интеллекту #AIRI_Seminars уже на следующей неделе, рассказываем все подробности:

🔵Дата и время: 29 марта в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Белковые языковые модели для решения биологических задач»

🔵Докладчик: Никита Иванисенко, AIRI
🔵Оппонент: Николай Русских

🔵Описание: предобученные белковые языковые модели показывают высокую эффективность в решении задач предсказания структур, свойств, а также направленной оптимизации последовательности аминокислот.

На семинаре будет рассказано про применение языковых моделей для разработки имуннологической платформы SEMA, которая может использоваться при исследовании свойств белков-антигенов, таких как наличие B-клеточных конформационных эпитопов (сайтов посадки антител), пост-трансляционных модификаций и кросс-иммунитета.

Дополнительно будет обсуждаться разработанная в AIRI модель, которая основана на предобученной ESM-2, для предсказания изменения стабильности белков, а также недавний опыт участия в соревновании Kaggle “Novozymes Enzyme Stability Prediction”.

📼 До встречи на трансляции в среду!

Следующий семинар AIRI по искусственному интеллекту пройдет уже 12 апреля в 17:00, делимся подробностями:

🔳Тема: «Генерация доказательств математических теорем с помощью языковых моделей»

🔳Докладчик: Ермек Капушев, AIRI
🔳Оппонент: Лев Беклемишев, МИАН, академик РАН

🔳Описание: в докладе будет рассмотрена задача генерации доказательств математических теорем на формальном языке Lean.

Современные большие языковые модели (LLM) умеют решать широкий круг задач, включая математические, но не гарантируют корректность сгенерированных ответов. Использование формальных языков позволяет обойти эту проблему.

На семинаре будут рассмотрены особенности задачи генерации доказательств на формальном языке, подходы на основе языковых моделей, Monte Carlo Tree Search, попытки применения LLM. Также будут обсуждаться возможности и ограничения таких моделей.

📹 #AIRI_Seminars всегда проходят на YouTube, подписывайтесь по ссылке.

Анонсируем следующий научный семинар 👀

🔵Дата и время: 26 апреля в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Удивительные свойства ландшафта потерь в перепараметризованных моделях»

🔵Докладчик: Дмитрий Ветров, ВШЭ, AIRI
🔵Оппонент: Ирина Пионтковская, Huawei

🔵Подробное описание семинара можно посмотреть по ссылке

Прошлый выпуск #AIRI_Seminars уже в плейлисте.

До встречи!

Рассказываем про следующий #AIRI_Seminars 👇

🔵Дата и время: 10 мая в 17:00 на YouTube-канале AIRI

🔵Тема: «Применение дифференцируемого представления трехмерных сцен для распознавания объектов»

🔵Докладчик: Дмитрий Юдин, AIRI, МФТИ

🔵Оппонент: Юрий Визильтер, профессор РАН, ГосНИИАС

🔵Подробное описание семинара читайте по ссылке

До встречи в среду!

Второй сезон #AIRI_Seminars в самом разгаре, рассказываем про следующий семинар, который пройдет 13 марта в 17:00 ⤵️

⚫️Тема: Особенности применения методов локализации объектов в симметричных окружениях

⚫️Докладчик: Александр Катруца, Сколтех, AIRI

⚫️Оппонент: Константин Пакулев, Сколтех

⚫️Описание: на семинаре будут рассматриваться классические методы локализации объектов в различных окружениях и их устойчивость к свойствам окружения. В качестве примера комбинированного алгоритма фильтрации шума в измерениях спикеры обсудят метод MKF и нюансы его использования по сравнению с фильтром Калмана и частичным фильтром. В заключении будут рассмотрены потенциально интересные направления дальнейших исследований в задаче локализации объектов и узкие места существующих подходов.

📌Если хотите прийти на семинар офлайн к нам на Арму — регистрация по ссылке. Онлайн-формат, как всегда, на YouTube-канале AIRI.

#AIRI_Seminars

Приглашаем на следующий научный семинар 17 апреля в 17:00 ⤵

Научный сотрудник AIRI Алексей Скрынник рассмотрит классическую задачу многоагентного поиска пути, а также нестандартные подходы к её решению, основанные на обучении с подкреплением, в децентрализованной постановке. Оппонентом выступит кандидат технических наук, профессор университета ИТМО, доцент НИУ ВШЭ Алексей Шпильман. В конце доклада, как всегда, вопросы, нетворкинг и пицца.

📌Если хотите посетить семинар в очном формате, необходимо пройти регистрацию на сайте. Онлайн-формат — в трансляции на YouTube-канале.

До встречи!

Следующий выпуск #AIRI_Seminars пройдет в среду 24 апреля в 16:00 ⤵

⚫Докладчик: Евгений Винитский, New York University

⚫Оппонент: Константин Яковлев, AIRI

⚫Тема: Real-world reinforcement learning in multi-agent systems

📌В этот раз доклад будет полностью на английском языке, подробное описание и регистрация на офлайн-формат уже на сайте. Онлайн-формат — в трансляции на YouTube.

До встречи!

С началом осени возобновляем #AIRI_Seminars и продолжаем второй сезон научных семинаров по ИИ, которые проходят каждые две недели по средам ⤵️

Подробности и регистрация на офлайн-формат семинара, который пройдет 11 сентября в 17:00, по ссылке. Онлайн-формат — в трансляции на YouTube, а также в группе VK.

До встречи!

Приглашаем на #AIRI_Seminars в следующую среду 😁

⚫️Докладчик: доктор физико-математических наук, профессор НИУ ВШЭ Василий Громов.

⚫️Оппонент: доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» AIRI Елена Тутубалина.

Описание доклада и регистрация на офлайн-формат на сайте. Встречаемся 25 сентября в 17:00 в Сити и онлайн в VK Видео📌

На связи #AIRI_Seminars, рассказываем про следующий доклад, который пройдет 23 октября⤵️

⚫Тема: оценка LLM на длинных контекстах: бенчмарки, результаты и подходы к удлинению контекста

⚫Докладчик: кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI Юрий Куратов.

⚫Оппонент: доктор физико-математических наук, доцент СПбГУ, заведующий лабораторией искусственного интеллекта ПОМИ РАН Сергей Николенко.

Подробное описание семинара и регистрация на офлайн по ссылке. Онлайн, как всегда, в VK Видео📌

Следующий #AIRI_Seminars пройдет в среду 6 ноября в 17:00⤵️

⚫Тема: «Умнее значит лучше? Куда двигаются методы визуальной локализации и картографирования».

⚫Докладчик: доктор технических наук, руководитель лаборатории Биомехатроники и энерго-эффективной робототехники (BE2R Lab) Университета ИТМО Сергей Колюбин.

⚫Оппонент: кандидат физико-математических наук, руководитель группы «Пространственный интеллект» AIRI Антон Конушин.

Описание доклада и регистрация по ссылке. Трансляция в VK Видео📌

Приглашаем на #AIRI_Seminars 13 ноября в 17:00⤵️

Докладчиком выступит доктор физико-математических наук, профессор Центрального Университета, 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📌

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📌