- BrainTools - https://www.braintools.ru -

Голосование на премии RuCode

Привет всем!

За последний год я написал много научпоп статей и постов в разных местах по теме ИИ, и поэтому мне удалось стать финалистом премии RuCode в номинации «ИИ Гуру».

Победа в финале определяется народным голосованием в ВК https://vk.com/poll-44001716_1060469820 [1] . Прошу за меня проголосовать, а в этой статье расскажу о том, что за тексты я написал в течение года (я Игорь Воронцов).

Хотя мои тексты распространились широко по интернету, все их можно найти в двух местах – в паблике [2] “Ежик в матане”, в котором я являюсь одним из администраторов последние несколько лет (то есть почти с его основания), и в журнале [3] “За науку”.

Релизы, написанные по научным статьям

За последний год я написал полторы сотни таких статей. Они все размещены на сайте “За науку”, но также и были выставлены различными СМИ. В последнее время я их все выкладываю здесь на Хабре, по одной в день. Больше всего там физика и моделирование, но по ИИ и проблемам машинного обучения [4] там есть приличное количество публикаций.

Статьи по интерпретации языковых нейросетей.

Журнал «За науку»: Создана первая карта потоков “мышления” искусственного интеллекта [5]

Журнал «За науку»: Ученые создали аналог МРТ для искусственного интеллекта [6]

Журнал «За науку»: Логический компас для искусственного интеллекта: ученые научились находить компоненты, отвечающие за логические операции в нейросетях [7]

Журнал «За науку»: Искусственный разум под микроскопом: ученые разобрали отличительные признаки сгенерированных текстов [8]

Статьи по прикладному применению нейросетей и методов машинного обучения.

Журнал «За науку»: Машинное обучение помогло улучшить экзотическую квантовую материю [9]

Журнал «За науку»: Использование моделирования решает проблемы формирования изображений космических объектов [10]

Журнал «За науку»: Ученые научили искусственный интеллект оценивать уверенность своих прогнозов о том, как долго еще может проработать двигатель самолета [11]

Журнал «За науку»: Российские физики научились восстанавливать скрытые детали на зашумленных интерферограммах с высокой точностью [12]

Журнал «За науку»: Группы исследователей из разных стран построили дорожную карту методов и задач моделирования взаимодействий атомов с помощью машинного обучения [13]

Журнал «За науку»: Магнитные материалы под прицелом искусственного интеллекта [14]

Журнал «За науку»: Российские ученые разработали адаптивную систему управления манипулятором на колесах, основанную на работе нейросети [15]

Журнал «За науку»: Применение оценок комбинаторной теории переобучения повышает информативность трассерных исследований в трудноизвлекаемых нефтегазовых месторождениях [16]

Статьи по улучшению алгоритмов ИИ и машинного обучения

Журнал «За науку»: Искусственному интеллекту задали плавающий ориентир для лучшего обучения [17]

Журнал «За науку»: Искусственный интеллект научили думать по-разному для усиления коллективного мышления [18]

Журнал «За науку»: Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ [19]

Журнал «За науку»: Ученые из МФТИ выяснили, сколько данных нужно для ИИ [20]

Журнал «За науку»: Ученые выяснили, как стабилизируется обучение нейросетей при увеличении объема данных [21]

Журнал «За науку»: Революция в централизованном распределенном обучении: новые алгоритмы ускоряют машинное обучение в децентрализованных сетях [22]

Журнал «За науку»: Российские ученые создали новый алгоритм, который ускоряет машинное обучение в распределенных системах без центрального сервера [23]

Журнал «За науку»: Ученые предложили новый метод решения вариационных неравенств в условиях, когда производные нельзя вычислить точно [24]

Журнал «За науку»: Революция в генерации изображений открывает новые подходы к созданию реалистичных картинок с помощью нейронных сетей [25]

Журнал «За науку»: Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений [26]

Журнал «За науку»: Российские ученые создали оптимальный алгоритм децентрализованной оптимизации для динамических сетей [27]

Статьи по разработке новых видов компьютеров и нейросетей

Журнал «За науку»: Созданы новые спинтронные логические устройства, использующие жидкий свет для сверхбыстрых вычислений [28]

Журнал «За науку»: Прорыв в обучении бинарных нейронных сетей: новый метод квантования обеспечивает их стабильность и высокое качество [29]

Журнал «За науку»: Нейронные сети, вдохновленные природой: новая архитектура экситон-поляритонных решеток эффективнее распознает образы [30]

Журнал «За науку»: Ученые предложили новый метод обучения биполярных нейронных сетей с помощью дистилляции знаний [31]

Журнал «За науку»: Ученые разработали эффективные коды коррекции ошибок для квантовых компьютеров с циклической топологией [32]

Журнал «За науку»: Разработан новый способ измерения ошибок и шума в квантовых процессах [33]

Посты в паблике “Ежик в матане” по теме ИИ.

ИИ впервые решил открытую научную проблему в математике, которая долго не поддавалась решению! [34]

Google/DeepMind представили AlphaEvolve – это ИИ на основе LLM, который способен вести научную работу в математике. [35]

Обзор книги “Прикладное машинное обучение для инженеров” [36]

О том, как я сделал приложение для обработки аудио с помощью LLM [37]

Про изучение квантовой информатики и программирования квантовых алгоритмов на Python [38]

Про международную олимпиаду школьников по математике и ИИ [39]

Про производные Виртингера и их использование в ИИ [40]

Международный математический конклав по решению задач с помощью ИИ [41]

Машина Дарвина-Геделя: открытая эволюция самосовершенствующихся агентов [42]

Как математика помогает добывать нефть и зарабатывать. [43]

С помощью gpt-5 удалось найти решения сразу 10 открытых проблем Эрдёша! [44]

Автор: master_program

Источник [45]


Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru

Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/21404

URLs in this post:

[1] https://vk.com/poll-44001716_1060469820: https://vk.com/poll-44001716_1060469820

[2] паблике: https://vk.com/mathhedgehog

[3] журнале: https://zanauku.mipt.ru/author/voroncov/

[4] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125

[5] Журнал «За науку»: Создана первая карта потоков “мышления” искусственного интеллекта: https://zanauku.mipt.ru/2025/10/27/sozdana-pervaya-karta-potokov-myshleniya-iskusstvennogo-intellekta/

[6] Журнал «За науку»: Ученые создали аналог МРТ для искусственного интеллекта: https://zanauku.mipt.ru/2025/10/24/uchenye-sozdali-analog-mrt-dlya-iskusstvennogo-intellekta/

[7] Журнал «За науку»: Логический компас для искусственного интеллекта: ученые научились находить компоненты, отвечающие за логические операции в нейросетях: https://zanauku.mipt.ru/2025/09/05/logicheskij-kompas-dlya-iskusstvennogo-intellekta-uchenye-nauchilis-nahodit-komponenty-otvechayushhie-za-logicheskie-operatsii-v-nejrosetyah/

[8] Журнал «За науку»: Искусственный разум под микроскопом: ученые разобрали отличительные признаки сгенерированных текстов: https://zanauku.mipt.ru/2025/07/22/iskusstvennyj-razum-pod-mikroskopom-uchenye-razobrali-otlichitelnye-priznaki-sgenerirovannyh-tekstov/

[9] Журнал «За науку»: Машинное обучение помогло улучшить экзотическую квантовую материю: https://zanauku.mipt.ru/2024/10/19/mashinnoe-obuchenie-pomoglo-uluchshit-ekzoticheskuyu-kvantovuyu-materiyu/

[10] Журнал «За науку»: Использование моделирования решает проблемы формирования изображений космических объектов: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/26/ispolzovanie-modelirovaniya-reshaet-problemy-formirovaniya-izobrazhenij-kosmicheskih-obektov/

[11] Журнал «За науку»: Ученые научили искусственный интеллект оценивать уверенность своих прогнозов о том, как долго еще может проработать двигатель самолета: https://zanauku.mipt.ru/2025/09/02/uchenye-nauchili-iskusstvennyj-intellekt-otsenivat-uverennost-svoih-prognozov-o-tom-kak-dolgo-eshhe-mozhet-prorabotat-dvigatel-samoleta/

[12] Журнал «За науку»: Российские физики научились восстанавливать скрытые детали на зашумленных интерферограммах с высокой точностью: https://zanauku.mipt.ru/2025/09/20/rossijskie-fiziki-nauchilis-vosstanavlivat-skrytye-detali-na-zashumlennyh-interferogrammah-s-vysokoj-tochnostyu/

[13] Журнал «За науку»: Группы исследователей из разных стран построили дорожную карту методов и задач моделирования взаимодействий атомов с помощью машинного обучения: https://zanauku.mipt.ru/2025/03/31/gruppy-issledovatelej-iz-raznyh-stran-postroili-dorozhnuyu-kartu-metodov-i-zadach-modelirovaniya-vzaimodejstvij-atomov-s-pomoshhyu-mashinnogo-obucheniya/

[14] Журнал «За науку»: Магнитные материалы под прицелом искусственного интеллекта: https://zanauku.mipt.ru/2025/04/16/magnitnye-materialy-pod-pritselom-iskusstvennogo-intellekta/

[15] Журнал «За науку»: Российские ученые разработали адаптивную систему управления манипулятором на колесах, основанную на работе нейросети: https://zanauku.mipt.ru/2025/02/10/rossijskie-uchenye-razrabotali-adaptivnuyu-sistemu-upravleniya-manipulyatorom-na-kolesah-osnovannuyu-na-rabote-nejroseti/

[16] Журнал «За науку»: Применение оценок комбинаторной теории переобучения повышает информативность трассерных исследований в трудноизвлекаемых нефтегазовых месторождениях: https://zanauku.mipt.ru/2024/09/07/primenenie-otsenok-kombinatornoj-teorii-pereobucheniya-povyshaet-informativnost-trassernyh-issledovanij-v-trudnoizvlekaemyh-neftegazovyh-mestorozhdeniyah/

[17] Журнал «За науку»: Искусственному интеллекту задали плавающий ориентир для лучшего обучения: https://zanauku.mipt.ru/2025/10/25/iskusstvennomu-intellektu-zadali-plavayushhij-orientir-dlya-luchshego-obucheniya/

[18] Журнал «За науку»: Искусственный интеллект научили думать по-разному для усиления коллективного мышления: https://zanauku.mipt.ru/2025/10/21/iskusstvennyj-intellekt-nauchili-dumat-po-raznomu-dlya-usileniya-kollektivnogo-myshleniya/

[19] Журнал «За науку»: Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ: https://zanauku.mipt.ru/2025/05/19/uchenye-predlozhili-novyj-kompas-dlya-opredeleniya-dostatochnogo-kolichestva-dannyh-dlya-obucheniya-ii/

[20] Журнал «За науку»: Ученые из МФТИ выяснили, сколько данных нужно для ИИ: https://zanauku.mipt.ru/2025/05/14/uchenye-iz-mfti-vyyasnili-skolko-dannyh-nuzhno-dlya-ii/

[21] Журнал «За науку»: Ученые выяснили, как стабилизируется обучение нейросетей при увеличении объема данных: https://zanauku.mipt.ru/2025/04/30/uchenye-vyyasnili-kak-stabiliziruetsya-obuchenie-nejrosetej-pri-uvelichenii-obema-dannyh/

[22] Журнал «За науку»: Революция в централизованном распределенном обучении: новые алгоритмы ускоряют машинное обучение в децентрализованных сетях: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/24/revolyutsiya-v-tsentralizovannom-raspredelennom-obuchenii-novye-algoritmy-uskoryayut-mashinnoe-obuchenie-v-detsentralizovannyh-setyah/

[23] Журнал «За науку»: Российские ученые создали новый алгоритм, который ускоряет машинное обучение в распределенных системах без центрального сервера: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/24/rossijskie-uchenye-sozdali-novyj-algoritm-kotoryj-uskoryaet-mashinnoe-obuchenie-v-raspredelennyh-sistemah-bez-tsentralnogo-servera/

[24] Журнал «За науку»: Ученые предложили новый метод решения вариационных неравенств в условиях, когда производные нельзя вычислить точно: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/23/uchenye-predlozhili-novyj-metod-resheniya-variatsionnyh-neravenstv-v-usloviyah-kogda-proizvodnye-nelzya-vychislit-tochno/

[25] Журнал «За науку»: Революция в генерации изображений открывает новые подходы к созданию реалистичных картинок с помощью нейронных сетей: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/19/revolyutsiya-v-generatsii-izobrazhenij-otkryvaet-novye-podhody-k-sozdaniyu-realistichnyh-kartinok-s-pomoshhyu-nejronnyh-setej/

[26] Журнал «За науку»: Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/10/uchenye-nauchilis-bystree-nahodit-polozhenie-minimuma-funktsii-ne-vychislyaya-ee-znachenij/

[27] Журнал «За науку»: Российские ученые создали оптимальный алгоритм децентрализованной оптимизации для динамических сетей: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/19/rossijskie-uchenye-sozdali-optimalnyj-algoritm-detsentralizovannoj-optimizatsii-dlya-dinamicheskih-setej/

[28] Журнал «За науку»: Созданы новые спинтронные логические устройства, использующие жидкий свет для сверхбыстрых вычислений: https://zanauku.mipt.ru/2024/10/24/sozdany-novye-spintronnye-logicheskie-ustrojstva-ispolzuyushhie-zhidkij-svet-dlya-sverhbystryh-vychislenij/

[29] Журнал «За науку»: Прорыв в обучении бинарных нейронных сетей: новый метод квантования обеспечивает их стабильность и высокое качество: https://zanauku.mipt.ru/2024/12/27/proryv-v-obuchenii-binarnyh-nejronnyh-setej-novyj-metod-kvantovaniya-obespechivaet-ih-stabilnost-i-vysokoe-kachestvo/

[30] Журнал «За науку»: Нейронные сети, вдохновленные природой: новая архитектура экситон-поляритонных решеток эффективнее распознает образы: https://zanauku.mipt.ru/2025/01/23/nejronnye-seti-vdohnovlennye-prirodoj-novaya-arhitektura-eksiton-polyaritonnyh-reshetok-effektivnee-raspoznaet-obrazy/

[31] Журнал «За науку»: Ученые предложили новый метод обучения биполярных нейронных сетей с помощью дистилляции знаний: https://zanauku.mipt.ru/2025/02/14/uchenye-predlozhili-novyj-metod-obucheniya-bipolyarnyh-nejronnyh-setej-s-pomoshhyu-distillyatsii-znanij/

[32] Журнал «За науку»: Ученые разработали эффективные коды коррекции ошибок для квантовых компьютеров с циклической топологией: https://zanauku.mipt.ru/2025/05/05/uchenye-razrabotali-effektivnye-kody-korrektsii-oshibok-dlya-kvantovyh-kompyuterov-s-tsiklicheskoj-topologiej/

[33] Журнал «За науку»: Разработан новый способ измерения ошибок и шума в квантовых процессах: https://zanauku.mipt.ru/2024/06/13/razrabotan-novyj-sposob-izmereniya-oshibok-i-shuma-v-kvantovyh-protsessah/

[34] ИИ впервые решил открытую научную проблему в математике, которая долго не поддавалась решению! : https://%D0%98%D0%98%20%D0%B2%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D0%B5%20%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B8%D0%BB%20%D0%BE%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%83%D1%8E%20%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%83%D1%8E%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D1%83%20%D0%B2%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B5,%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%8F%20%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%B3%D0%BE%20%D0%BD%D0%B5%20%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B4%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%8C%20%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E!

[35] Google/DeepMind представили AlphaEvolve – это ИИ на основе LLM, который способен вести научную работу в математике. : https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_58342

[36] Обзор книги “Прикладное машинное обучение для инженеров”: https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_56949

[37] О том, как я сделал приложение для обработки аудио с помощью LLM: https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_56301

[38] Про изучение квантовой информатики и программирования квантовых алгоритмов на Python: https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_55007

[39] Про международную олимпиаду школьников по математике и ИИ : https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_55727

[40] Про производные Виртингера и их использование в ИИ : https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_55561

[41] Международный математический конклав по решению задач с помощью ИИ: https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_54566

[42] Машина Дарвина-Геделя: открытая эволюция самосовершенствующихся агентов : https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_54317

[43] Как математика помогает добывать нефть и зарабатывать. : https://vk.com/pirahan?w=wall-186208863_45090

[44] С помощью gpt-5 удалось найти решения сразу 10 открытых проблем Эрдёша! : https://vk.com/mathhedgehog?w=wall-186208863_58757

[45] Источник: https://habr.com/ru/articles/962342/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=962342

www.BrainTools.ru

Rambler's Top100