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.
NLP глазами CVшника. Чем мне запомнилась поездка в Марокко на конференцию EACL 2026
Привет, Хабр! Я — Андрей Москаленко, научный сотрудник лаборатории FusionBrain, AIRI, занимаюсь компьютерным зрением. В конце марта я оказался на своей первой конференции по NLP — EACL 2026. В этом году она впервые проходила в необычном для европейской конференции месте, а именно в Марокко, в Африке. Из нашей команды FusionBrain.Robotics со мной было двое коллег, с которыми мы представляли две статьи, написанные в соавторстве с командой «Прикладное NLP» AIRI.
WACV 2026 в Тусоне: конференция, пустыня и немного экзистенции
Привет, Хабр! Я — Максим Куркин из лаборатории FusionBrain AIRI. Когда мне сказали «поедешь на WACV», первая мысль была — отлично, конференция. Вторая мысль — Тусон, Аризона. Пустыня Сонора. Кактусы‑сагуаро высотой с двухэтажный дом. +25°C в начале марта, когда в Москве ещё лежит снег. Круто!В итоге я провёл в командировке девять дней — с 5 по 13 марта. Два дня дороги в каждую сторону, пять дней конференции, немного пустыни вокруг. Поездка получилась насыщенной: и по науке, и по ощущениям, и очень хочется поделиться увиденным!
Wikontic: строим графы из текстов, используя онтологию и LLM
Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций.Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic
Как прошла AAAI 2026: большой репортаж
Привет, Хабр! Конференции серии AAAI — крупнейшие события в области искусственного интеллекта, которые утягивают на себя внимание в начале каждого года. Местом проведения AAAI 2026 стал Сингапур, что позволило мне — директору лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI и Центра когнитивного моделирования в Институте искусственного интеллекта МФТИ Александру Панову — и многим моим коллегам принять в ней участие.
CURE-Bench: готовы ли «рассуждающие» модели стать терапевтическими ассистентами?
В 2025 году на NeurIPS — главной мировой конференции по ИИ — прошло соревнование CURE‑Bench, организованное исследователями из Гарварда и Массачусетского Технологического Института. Целью соревнования являлась масштабная проверка способностей агентов и рассуждающих моделей в области терапевтических рекомендаций. CURE‑Bench пытается ответить на вопрос, возможно ли уже сегодня построить качественного медицинского ассистента?Команда AIRI под названием VIM (Владимир Мануйлов (iMak AI Lab) и Илья Макаров (iMak AI Lab, AIRI)) заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning. Подробнее о их решении — в данной статье.
Команда In2AI — победитель MindGames Arena на NeurIPS 2025
Соревнование MindGames Arena проводится как часть одной из ключевых конференций в области ИИ NeurIPS 2025 и проверяет, могут ли агенты демонстрировать социально‑стратегические способности — моделировать убеждения других, обнаруживать обман, координироваться и планировать в многоходовых взаимодействиях — все это, общаясь на естественном языке. Команда In2AI Института AIRI, стартапа Coframe и Университета Иннополис заняла первое место в треке Generalization в двух категориях:Efficient: модели с открытым исходным кодом до 8 миллиардов параметров.
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.
