Правда ли, что медицинский ИИ точнее врачей? Наш фреймворк помогает это выяснить
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Копаничук, я старший научный сотрудник лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI. Мы с коллегами создаём ИИ‑инструменты, задача которых сделать качественную медицину доступнее. Например, основанное на нашей технологии приложение «Помощник по здоровью» стало лучшим ИИ‑решением в клиентском сервисе по версии Generation AI Awards 2025. Но речь сегодня не об этом.
Лето в стиле Light Academia. Как прошла школа по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» 2026
Всем привет! Меня зовут Заруцкий Семён, я выпускник и новоприбывший аспирант физического факультета МГУ. Изначально я занимался экспериментальными квантовыми технологиями, со временем появилась необходимость моделировать физические процессы на компьютере, а следом в мою жизнь вошли прикладные ML‑проекты. Пришло всё к тому, что недавно мне посчастливилось принять участие в летней школе по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» 2026, которую Институт провёл в Первом университетском лицее им. Н.И. Лобачевского в Усть‑Лабинске совместно с Фондом «Вольное дело».
Диффузионные языковые модели: как устроены, что в них работает, а что вызывает вопросы
Привет, Хабр. На связи команды «Интерпретируемый ИИ» и «Основы генеративного ИИ» AIRI и «Генеративная поэзия» SberAI. Мы занимаемся альтернативными архитектурами языковых моделей — тем, что могло бы работать вместо привычной генерации токен за токеном слева направо.Одно из таких направлений — диффузионные языковые модели (dLLM). Диффузионные языковые модели, в отличие от обычных LLM, генерируют текст параллельно, несколько токенов за раз. Теоретически это даёт кратное ускорение. Также они не ограничены генерацией справа от контекста и могут заполнять произвольные пропуски в поданном на вход тексте.
В один эмбеддинг можно впихнуть больше тысячи токенов, но что с этим не так?
Хабр, привет! Меня зовут Дмитрий Тарасов, я исследователь в лаборатории FusionBrain AIRI. Мы недавно свозили нашу свежую работу — “Progressive Cramming: Reliable Token Compression and What It Reveals” — на ICML 2026, и здесь я хочу рассказать, о чём она.Начнём с почти магического факта. Год назад в замечательной работе “Cramming 1568 Tokens into a Single Vector and Back Again” моего коллеги по AIRI Юры Куратова и его команды было показано, что в один‑единственный входной эмбеддинг замороженной LLM можно «упаковать» до 1568 токенов
SINN: как превзойти спектральные методы при решении многомерных уравнений в частных производных
Привет, Хабр. Меня зовут Тянчи Ю, я работаю младшим научным сотрудником в группе «Вычислительный интеллект» AIRI и учусь на четвёртом году аспирантуры Сколтеха. Мои научные интересы включают научное машинное обучение и численный анализ, а также применение этих инструментов к задачам вычислительной математики.
ИИ в химии: история участия в хакатоне и рефлексия после
Всем привет! Меня зовут Константин Ушенин, я — ведущий научный сотрудник в AIRI, занимаюсь приложениями искусственного интеллекта в химии и фармакологии. В конце марта 2026 года мы с коллегами выиграли суточный хакатон от Сбера, ИТМО и СПБ ГБУ Молодёжного пространства «ПРОСТО» по созданию ИИ‑ассистента для планирования синтеза в лаборатории органической химии. Мероприятие прошло три месяца назад, однако мы завершили рефлексию результата только сейчас и решили сделать полный разбор.
Репортаж с ICRA 2026 из Вены
Привет, Хабр! На связи снова Александр Панов, директор лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI и Центра когнитивного моделирования в Институте искусственного интеллекта МФТИ. Как и в прошлые разы, я хочу поделиться с вами впечатлениями от конференции, в которой мне и моим коллегам по научной группе довелось принять активное участие. На этот раз речь пойдёт о крупнейшем научном событии в робототехнике — конференции ICRA 2026, проходившей с 1 по 5 июня в дождливой, но гостеприимной Вене. Внутри много выжимок из статей и докладов, фото, а также видео с традиционного робопарада!
TUN3D: трехмерное понимание сцен по видео с вашего телефона
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Колодяжный, и я занимаюсь исследованиями на стыке 3D‑детекции и реконструкции сцен в команде «Пространственный интеллект» AIRI. Представьте: вы сняли на обычный смартфон несколько видео комнаты «с руки», загрузили их в софт, а на выходе получили не только 3D‑коробки вокруг всех стульев/столов/кроватей, но и точную 3D‑модель стен, пола и потолка. При этом система не просит у вас данные с датчика глубины (LiDAR) и даже не требует точных данных о положении камеры в каждый момент времени. Звучит как магия, не так ли? Однако, именно эту задачу и решает
О чём говорили на ICLR 2026? Репортаж AIRI о поездке на конференцию в Рио
Конференции в науке об ИИ очень любят и ждут. Подача работы на какое‑либо мероприятие из верхушки рейтинга CORE обычно престижнее, чем подача её же в журнал первого квартиля. В «большую тройку» главных конференций года принято включать NeurIPS, ICML и ICLR. Последняя обычно проходит раньше двух других — в этом году она прошла в конце апреля в Рио‑де‑Жанейро.Мы посетили ICLR 2026 вместе с коллегами из AIRI и рассказываем, чем запомнилась нашим исследователям эта командировка.
Senior на бумаге, Junior в рантайме: как я тестировал локальные LLM на 120B параметров в Greenfield-проекте
Недавно я задался вопросом: можно ли организовать полноценный agent dev loop (то есть, цикл разработки агентов), используя только локальные модели? Идея заманчивая — гонять агента по задачам бесконечно, не оглядываясь на счета от OpenAI или Anthropic и не переживая за утечку кода.Чтобы проверить это, я выделил кластер и столкнул лбами три тяжеловеса из мира open source. Спойлер: архитектурно они все — Senior‑разработчики, но когда дело доходит до docker-compose up, начинаются проблемы.
