«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Университет Иннополис провели для студентов, аспирантов и молодых ученых недельную школу, посвященную применению математики в машинном обучении и искусственном интеллекте. 50 участников Spring into ML прослушали 24 доклада о машинном обучении, участвовали в тематических питч-сессиях и прошли два мини-курса по диффузионным моделям — развивающейся области ИИ для генерации данных.
Основными темами научных выступлений спикеров стали обучение с подкреплением, генеративные и диффузионные модели.
Александр Гасников, ректор Университета Иннополис
«Особенности школы Spring into ML — ее молодежность и хорошая фундаментальная составляющая научных выступлений. Все доклады и лекции читали молодые ученые и исследователи для таких же активных студентов, а в основе большинства докладов лежала математика. Замечательно, что именно наш вуз, который является одним из исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта в России, стал площадкой для этого научного мероприятия».
Опубликованные доклады можно найти тут.
В программу школы были также включены игры «Угадай мелодию» и «Что? Где? Когда?», кинопоказы, экскурсии в Казань, Свияжск и другие нетворкинг-мероприятия.
Алексей Наумов, директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ
«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ. По итогу обсуждений на школе появилось несколько интересных проектов на стыке компетенций участников, которые могут заложить основу для потенциальных публикаций на А*-конференциях».
Петр Мокров, Сколтех, участник Spring into ML
«Формат и организация школы оказались подходящими для подобного рода мероприятий. В России не так много академических научных групп, занимающихся машинным обучением и искусственным интеллектом. Ребята хорошо друг друга знают, дружат, но часто не очень представляют, чем занимаются их коллеги в смежных коллективах. Всю неделю, проведенную в Иннополисе, студенты, аспиранты, научные руководители общались и обменивались опытом, рассказывали о своих задачах, ставили и обсуждали проблемы, возникающие на стыке направлений исследований. Я оказался в кругу единомышленников. И это было здорово».
По словам организаторов мероприятия из НИУ ВШЭ и Университета Иннополис, школа Spring into ML может стать регулярной платформой для обсуждения и обмена опытом между учеными и запустит в российском ИТ-вузе серию мероприятий, посвященных математическим основаниям искусственного интеллекта.
Университет Иннополис специализируется на образовании, исследованиях и разработках в области информационных технологий и робототехники. Российский ИТ-вуз сотрудничает с 297 индустриальными партнерами. В портфеле университета — 114 проектов, в том числе для компаний «Газпром», «Аэрофлот», «КАМАЗ», «Норникель», «Россети», «РусГидро», «Северсталь» и др. Здесь обучаются 1239 студентов из 35 стран и занимаются исследованиями и преподают 152 научно-педагогических сотрудника из 15 стран с опытом работы в ведущих зарубежных вузах и компаниях ИТ-индустрии.
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
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.
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.
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.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.