РНФ поддержал 24 исследовательские команды из НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса малых отдельных научных групп, направленного на поддержку и развитие научных коллективов, которые занимают лидирующие позиции в определенных областях наук. Победителями признаны более 1200 проектов, в том числе 24 из Высшей школы экономики.
НИУ ВШЭ стал «федеральным лидером» в ИТ-образовании по версии РУССОФТ
5 декабря состоялась церемония награждения лучших вузов по версии рейтинга РУССОФТ, оценивающего качество и масштаб подготовки специалистов в области разработки ПО в российских образовательных учреждениях. НИУ ВШЭ вошел в Рейтинг российских университетов РУССОФТ — 2024, заняв 4-е место и получив звание «федерального лидера».
Пропавшие носки и ненормальные пельмени: в Вышке впервые прошла Псевдонаучная конференция
Псевдонаучная конференция МИЭМ НИУ ВШЭ впервые объединила студентов разных факультетов для поиска ответов на абсурдные, но удивительно глубокие вопросы. Почему Скайнет не сможет сварить пельмени? Как звезды влияют на ваши оценки? Что будет, если перевернуть ось времени? Организаторы и участники конференции доказали: даже самая странная шутка может звучать научно, если подойти к ней с качественной методологией.
ВШЭ и БГУ: развитие сотрудничества по всем актуальным направлениям
4 декабря Высшую школу экономики посетила делегация Белорусского государственного университета. Среди основных вопросов, обсуждавшихся на встрече, были перспективы расширения межвузовского сотрудничества, вступление БГУ в консорциум «Благополучие человека в цифровой среде “умных” городов», возможности взаимодействия в области педагогики, а также в сфере социальных и гуманитарных наук. Встреча была организована международным блоком НИУ ВШЭ для установления потенциальных направлений сотрудничества и углубления взаимодействия по уже имеющимся.
AI против AI: ученые создали нейросети для обнаружения сгенерированных вставок в текстах
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.