Конвейеры формирования изображений. Часть 1: Регистрация света и дебайеринг
Приветствую! Я, Егор Ершов, руководитель группы «Цветовая вычислительная фотография» в AIRI и заведующий сектором репродукции и синтеза цвета ИППИ РАН, продолжаю выкладывать статьи по мотивам своих лекций по вычислительной фотографии. Наша глобальная задача, напомню, разобраться, как сделать так, чтобы камера сотового телефона достаточно хорошо смогла уловить цвета, а монитор или принтер — их передать. Прошлые три текста были посвящены общей теории цвета, описанию зрительной системы, а также стандартам и цветовым пространствам (их можно прочесть тут,
Цветовая вычислительная фотография. Часть 3: За границами стандарта CIE 1931
Всем привет! Представляю вашему вниманию третью часть цикла статей по мотивам лекций курса по алгоритмам вычислительной фотографии, которые я, Егор Ершов, руководитель группы «Цветовая вычислительная фотография» в AIRI и заведующий сектором репродукции и синтеза цвета ИППИ РАН, читаю для студентов МФТИ и ВШЭ.Мы начали с того, что попытались ответить на вопрос о том, как сделать так, чтобы снимок нашей камеры в точности уловил всю красоту пейзажа, а также как воспроизвести эту красоту на экране, проекторе или фотобумаге. На этом пути мы уже обсудили
HeroBench: проверяем, как LLM справляются со сложным планированием в виртуальных RPG-мирах
Привет! Меня зовут Петр Анохин, я руковожу группой «Нейрокогнитивные архитектуры» в Институте AIRI. Недавно мы выложили в открытый доступ новый бенчмарк для долгосрочного планирования LLM под названием HeroBench. Основанный на MMORPG‑песочнице для программистов, HeroBench проверяет способность современных моделей обрабатывать комплексный контекст, выполнять декомпозицию задач и формировать детализированные многошаговые планы достижения целей.
SONAR-LLM — учим нейросети думать предложениями вместо слов
Привет, Хабр. Меня зовут Никита Драгунов, я из команды «Интерпретируемый ИИ» лаборатории FusionBrain AIRI. У себя в группе мы активно пытаемся понять, почему большие языковые модели и другие архитектуры ведут себя так или иначе, и разрабатываем инструменты, которые помогают нам в этом разобраться.Среди прочего нас очень заинтересовал сравнительно свежий подход, в котором предлагается перейти от генерации токенов к генерации целых предложений — Large Concept Models, LCM. Мы углубились в эту тему и смогли предложить новый способ, как использовать идею LCM эффективнее. О том, что мы сделали — в статье ниже.
Legen… Wait, Wait… Dary! Разбираемся с рефлексией LLM
Хабр, привет! Меня зовут Андрей Галичин, я младший научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» в Институте AIRI, инженер‑исследователь в лаборатории безопасного искусственного интеллекта SAIL AIRI‑МТУСИ, а также аспирант Сколтеха. Мы с коллегами занимаемся интерпретируемостью больших языковых моделей. В январе этого года, когда все обсуждали впечатляющие результаты новой рассуждающей языковой модели DeepSeek‑R1 (подробный разбор статьи от моего коллеги Антона Разжигаева можно найти здесь), мы задались вопросом:
Лето, наука, Томск: о школе «Лето с AIRI» 2025
Привет, Хабр. Меня зовут Анастасия Янке, я учусь на 2 курсе на направлении «Информатика и вычислительная техника» в Высшей Школе Экономики. Недавно я вернулась из Томска, где принимала участие в летней школе AIRI по искусственному интеллекту, которая прошла на базе ТГУ. Накопленные там эмоции и впечатления побудили меня рассказать о том, как это было. Ну, а если после прочтения вам тоже захочется принять участие в школе в следующем году, в конце вас ждёт несколько советов по тому, как увеличить свои шансы попасть туда. Приятного чтения!
Мотивация пациентов, экзоскелеты и одноразовые электроды. Главные вызовы и тренды в применении нейроинтерфейсов
Управлять устройствами силой мысли или реабилитировать пациентов с нарушениями двигательных функций — для всего этого нужны нейроинтерфейсы. Обсудить основные достижения и проблемы этого направления удалось участникам II Весенней школы «Нейроинтерфейсы нового поколения: Перспективы практического применения», которая состоялась с 21 по 23 мая 2025 года на базе Высшей школы экономики.
Останется ли это правдой завтра? Как проверка устойчивости фактов помогает LLM стать честнее и умнее
Привет, Хабр! Мы в команде «Вычислительная семантика» в AIRI сфокусированы на исследовании галлюцинаций и решении проблем доверительной генерации. Мы учимся находить галлюцинации и бороться с ними. Большие языковые модели (LLMs) вроде GPT-4 стали незаменимыми помощниками в повседневной жизни — от генерации текстов до поддержки в кодинге и ответов на вопросы. Однако у них есть ахиллесова пята: они часто галлюцинируют. В этом посте мы разберем нашу последнюю работу Will It Still Be True Tomorrow?, посвященную тому, как на надёжность моделей влияет феномен неизменного вопроса (evergreen question)
Уроки химии: AMORE проверит готовность химических языковых моделей
Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE
