В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
Объем научно-технической информации (патентов, статей, отчетов) с каждым днем стремительно увеличивается. Эффективно работать с этим массивом данных помогает искусственный интеллект. Как правило, большие языковые модели, представленные на рынке, мультиязычные и обучены на разных языках. Но в популярных чат-ботах с генеративным искусственным интеллектом, таких как ChatGPT, превалируют данные на английском, что грозит появлением монокультуры данных в области ИИ.
Ученые Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ дообучили существующие большие языковые модели, чтобы получить инструмент, способный более точно анализировать научные тексты на русском языке с пониманием предметной специфики. Основой послужил корпус данных iFORA-QA, вручную собранный более чем 150 экспертами ИСИЭЗ из аналитических материалов и отчетов в области науки, технологий и инноваций.
После адаптации точность модели при ответах на узкопрофессиональные вопросы в сфере науки, технологий и инноваций выросла, скорость генерации увеличилась в 2,7 раза, а использование памяти сократилось на 73% по сравнению с открытой мультиязычной моделью.
Анастасия Малашина
«Универсальные языковые модели знают много, но поверхностно. Нам же нужна модель, которая понимает, о чем пишут российские ученые и инженеры. Благодаря проведенным исследованиям мы смогли научить алгоритм мыслить в категориях предметной области, понимать связи между сложными понятиями и корректно интерпретировать запросы», — комментирует главный аналитик проекта, научный сотрудник и ведущий эксперт Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ Анастасия Малашина.
Уже в этом году исследователи разработают дополнительные полезные инструменты на базе адаптированной модели. Первым станет умный поисковик — он снизит риски галлюцинирования модели и будет формировать выводы только со ссылками на научные источники информации. Второй инструмент — граф связей, который позволит выявлять закономерности, в том числе скрытые, на основе структуры источников. Кроме того, модель получит способность работать с неполной и неоднозначной информацией, а также рассуждать, то есть не просто давать ответ, а сначала анализировать, чего ей не хватает, задавать уточняющие вопросы пользователю и только потом формулировать подробный ответ.
В итоге все эти возможности объединятся в единую мультиагентную систему, которая позволит решать сложные задачи автоматически.
«Мы создаем целостную систему интеллектуальных агентов, адаптированную под реалии российской науки. Она будет работать на базе большой языковой модели и сможет автономно анализировать научно-техническую информацию и выявлять скрытые связи. Это шаг к автоматизации научной аналитики, где ИИ становится партнером исследователя», — подчеркивает Анастасия Малашина.
Модель искусственного интеллекта разрабатывается в рамках реализации программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному Минэкономразвития России.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».