Аннотация: Обсуждается актуальность управления качеством математической подготовки обучающихся, осваивающих программы общего и высшего образования. Даны характеристика этого процесса, проблематика, обозначены управленческие действия на уровне организации. Представлены результаты педагогических исследований образовательных организаций общего и высшего образования Восточной зоны Оренбургской области, полученные в рамках выполнения научного исследования «Управление качеством в общем и профессиональном образовании» (номер госрегистрации НИОКТР № 01201151519).

Аннотация:

Исследована задача построения отображения между спайковой активностью сверточной спайковой нейронной сети и классом входного изображения. Такая задача появляется после обучения сети без учителя: сверточный слой формирует событийное представление изображения, но сама сеть не содержит готового механизма выдачи метки класса. В работе проведена проверка, насколько информативны счетчики спайков сверточного слоя после обучения по правилу STDP (пластичность, зависящая от времени возникновения импульсов, – биологически правдоподобное правило обучения для импульсных (спайковых) нейронных сетей), и оценено качество линейного считывающего классификатора при увеличении числа обучающих предъявлений.

Эксперименты проведены на наборе MNIST – стандартном наборе изображений рукописных цифр. Использована однослойная архитектура: один сверточный слой с 32 картами признаков, ядром 5 × 5 и выходной размерностью 32 × 24 × 24, что соответствует 18432 нейронам LIF (модель «интегратор с утечкой и порогом»). Входные изображения кодировались детерминированным пуассоновским кодировщиком; мультипликатор пуассоновского кодирования был равен 0.006. Длительность предъявления (время демонстрации объекта сети) составляла 100 тактов. Обучение выполнялось по правилу STDP с нуля, без возобновления из ранее сохраненного состояния. Для оценки использовался протокол сбора счетчиков спайков на 10000 обучающих и 10000 тестовых изображениях.

В основном эксперименте при 15000 обучающих предъявлениях STDP достигнута точность 0.8883. Базовый способ по карте меток, близкий к методу Diehl и Cook, в той же конфигурации дал около 0,48. Покрытие калиброванной карты меток составило 219 из 18432 нейронов, средняя активность – 4146.9416 спайка на изображение. Соседняя точка масштаба при 10000 обучающих предъявлениях дала точность 0.8876. Полученные результаты показывают, что выбранный способ считывания активности существенно влияет на итоговое качество классификации: линейный считывающий классификатор по полному вектору счетчиков сети извлекает распределенную информацию, которая теряется при простом назначении меток отдельным нейронам.

Аннотация:

Работа посвящена проблеме применения онтологического подхода при построении датасета для оценки и сравнения систем обогащения контекста большой языковой модели с использованием графов знаний в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла. В доменной области сложно получить необходимое количество текстовых данных с формальной логической структурой для формирования оценочного набора без использования сгенерированных синтетических данных. Для исключения внесения искажений и галлюцинаций при формировании оценочного набора предложено оригинальное решение проблемы дефицита данных за счет извлечения онтологии непосредственно из файлов изделий и сборок, соответствующих стандарту STandard for Exchange of Product model data что потенциально позволяет использовать все данные об изделиях как источник для масштабирования оценочных данных. Целью работы стали создание датасета структурированных текстовых данных в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла, разработка методики оценки и реализация конвейеров обогащения контекста большой языковой модели с применением и без применения графов знаний для анализа вклада систем с извлечением структуры данных в качество генерируемых ответов. Предложен новый источник оценочных данных, разработана новая методика формирования текстовых оценочных данных с сохранением логической структуры, реализован конвейер для использования сгенерированных оценочных данных. Получены результаты оценки, подтверждающие положительный вклад систем с извлечением структурированных данных в качество генерируемых ответов в доменной области машиностроительных систем полного жизненного цикла.

Аннотация:

Построение расписания – это распределение дискретного множества событий в заданном временном интервале, с соблюдением заданных ограничений. Целью работы является описание математической модели автоматизации процесса составления расписания в образовательном учреждении. Рассмотрены также подходы к составлению оптимального расписания. В исследуемых задачах используется большое количество первоначальной исходной информации, различающейся по своему составу, и содержится большое количество требований, которые должны быть обязательно учтены. Поэтому составление расписания относится к классу NP-полных задач целочисленного программирования, который подразумевает, что с ростом числа значений заданных переменных сложность решения будет расти экспоненциально. Отметим, что качество сформированного расписания занятий напрямую влияет на эффективность учебного процесса вуза.

Описан процесс формирования расписания занятий: на первом этапе нужно сформировать начальное расписание на основе имеющихся студенческого контингента и преподавателей, учебных аудиторий, а также ряда дополнительных ограничений; на втором этапе происходит оптимизация первоначального расписания; на третьем этапе допускается корректировка полученного расписания сотрудниками вуза.

Аннотация:

Обобщен ранее разработанный конвейер обогащения новостных статей структурированными метаданными и представлена его обновленная конфигурация, в которой GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) – языковая модель от компании OpenAI – заменен на открытую модель Qwen-Coder. Новая версия, как и ранее, использует набор из 400 страниц, отобранных через Google News, и остается совместимой с Google Rich Results Test. Эксперименты показали, что качество, сопоставимое с GPT-3, достижимо при локальном запуске на типовом офисном настольном компьютере (CPU, без GPU). Установлено, что замена, указанная выше, снижает зависимость от платных облачных сервисов и обеспечивает более высокую производительность по сравнению с GPT-версией; дана оценка сходства результатов обогащения для Qwen-Coder относительно базовой реализации на GPT-3. Предложенные инструменты снижают порог внедрения семантической разметки и расширяют ее практическое применение, в том числе в цифровой журналистике.

Аннотация:

Статья посвящена типологии основных вариантов видеолекций (https://vimeo.com/showcase/6184718), отличающихся дидактической ценностью и трудоёмкостью создания. Для каждого варианта видеолекций определены ключевые условия эффективного формирования и использования. Особое внимание уделено вопросам оптимизации аппаратного обеспечения для создания различных вариантов видеолекций в условиях очного и дистанционного обучения.

В качестве базового варианта рассматривается видеозапись демонстрации презентации PowerPoint с речевыми и графическими комментариями слайдов. Стандартный профильный вариант — отснятый слева экран (доска) с лектором в профиль — рекомендуется использовать при дефиците места в аудитории. При наличии видеокамеры с оптикой, обеспечивающей сохранение детализации изображений наглядных материалов, предпочтительным вариантом видеолекции является стандартный фронтальный, отснятый из дальнего конца аудитории. Дидактически оптимизированный монтаж видеолекции позволяет комбинировать высококачественную запись наглядных материалов базового варианта с любыми видеозаписями действий преподавателя. Интегративные варианты видеолекций создаются посредством оверлейной вставки видеозаписи действий преподавателя поверх специально предназначенного инвариантного места в дизайне слайдов базового варианта видеолекции. Предложены варианты адаптации дизайна презентаций PowerPoint для формирования базового и интегративного варианта видеолекций. Наивысшее соотношение «дидактическое качество/ресурсоёмкость» достигается при создании интегративных видеолекций непосредственно в процессе очных и дистанционных занятий.

Аннотация:

Рассмотрена задача пополнения таксономий – иерархических структур для организации понятий. Предложена архитектура на основе подхода ReAct (Reasoning + Acting), позволяющая пополнять таксономию в режиме zero-shot без дообучения больших языковых моделей. Система реализована в двух сценариях: автономная навигация от корневых узлов и верификация гипотез, сгенерированных другими моделями. Эксперименты на материале диахронического датасета RuWordNet показали, что прямое исследование таксономии от корня сталкивается с ограничениями, связанными со сложностью графа (MAP@3 = 24.6%). В то же время использование системы в качестве верификатора позволило улучшить качество предсказаний базовых моделей: прирост MAP@3 составил 9.5 п.п. для FastText и 1.1 п.п. для TaxoYandexGPT-5-Lite. Ключевыми преимуществами подхода являются универсальность, отсутствие необходимости дообучения и интерпретируемость за счет явных цепочек рассуждений.

Аннотация:

Обогащение образовательных текстов семантическим содержимым (в частности, дополнение документа гиперссылками на страницы сервиса, отображающего подробную информацию о понятиях, используемых в тексте) способствует повышению эффективности усвоения материала обучающимися. Существующие методы семантической разметки образовательных текстов не учитывают структурные особенности таких документов, что приводит к избыточному распознаванию понятий.

В статье описано развитие метода автоматического аннотирования математических понятий в образовательных математических текстах путем добавления функционала для учета структуры образовательного документа. Основное назначение метода заключается в обработке образовательных материалов курса дистанционного образования «Технология решения планиметрических задач». Соблюдение единого шаблона при создании страниц курса позволяет применить анализ веб-разметки страниц и ключевых слов, примененных создателями курса. Основной задачей в данном процессе является определение типа ячеек таблицы, в которых находятся текстовые фрагменты образовательных материалов. В соответствии с рекомендациями создателей курса, определения необходимо выделять в ячейках, содержащих постановку задачи, а также в тех блоках, где указаны входные данные задачи. Определение типа ячеек таблиц производится с помощью анализа их атрибутов и поиска ключевых слов в их содержимом. Такое ограничение распознаваемых фрагментов текста позволяет улучшить восприятие страниц курса учеником и повысить качество усвоения учебного материала.

Аннотация: Экспертиза в научно-технической сфере имеет более чем трехсотлетнюю историю и за это время во внешних своих формах претерпела существенные изменения. Компьютерные технологии повлияли на процессы организации экспертизы особенно сильно. В статье описана процедура организации экспертизы в конкурсах на получение финансирования в рамках федеральной целевой программы (ФЦП) «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы». Разработанные специализированные информационные системы и сервисы, использующие новые технологические средства поиска и обработки данных, дают возможность эксперту всесторонне и глубоко оценить объект экспертизы. Информационная поддержка охватывает все стороны организации экспертизы и деятельности экспертов. Процедура организации экспертизы, используемая в ФГБНУ «Дирекция научно технических программ», и ее информационно-аналитическое сопровождение обеспечивают функционирование современной системы независимой научно-технической экспертизы, позволяют повысить качество оценки проектов и одновременно с этим снизить трудоемкость процесса организации экспертизы и, как следствие, организовывать экспертизу в больших объемах, в сжатые сроки и с минимальными издержками.

Аннотация:

Рукописные архивные документы составляют фундаментальную часть культурного наследия человечества, однако их анализ остается трудоемкой задачей для профессиональных исследователей-историков, филологов и лингвистов. В отличие от коммерческих приложений систем OCR (Optical Character Recognition, оптического распознавания символов), работа с историческими рукописями требует принципиально иного подхода из-за чрезвычайного многообразия почерков, наличия правок и деградации материалов.

Предложен метод поиска в рукописных текстах, основанный на штриховой сегментации. Вместо полного распознавания текста, часто недостижимого для исторических документов, метод позволяет эффективно отвечать на поисковые запросы исследователей. Ключевая идея заключается в декомпозиции текста на элементарные штрихи, формировании семантических векторных представлений с помощью контрастного обучения, последующей кластеризации и классификации для создания адаптивного словаря почерка.

Экспериментально показано, что поиск сравнением кортежей редуцированных последовательностей наиболее информативных штрихов по расстоянию Левенштейна обеспечивает достаточное качество для рассматриваемой задачи. Метод демонстрирует устойчивость к индивидуальным особенностям почерка и вариациям написания, что особенно важно для работы с авторскими архивами и историческими документами.

Предложенный подход открывает новые возможности для ускорения научных исследований в гуманитарной сфере, позволяя сократить время поиска нужной информации с недель до минут, что качественно меняет возможности исследовательской работы с большими архивами рукописных документов.

Аннотация:

Робастность модели к незначительным отклонениям в распределении исходных данных является важным критерием во многих задачах. Нейронные сети могут показывать высокую точность (accuracy) на обучающей выборке, но при этом качество на тестовой выборке может сильно падать из-за разного распределения данных, причем ситуация только усугубляется на уровне подгрупп внутри каждой категории.

В данной статье мы показываем, как робастность модели на уровне подгрупп может быть значительно улучшена с помощью подхода, основанного на доменной адаптации векторных представлений. Мы обнаружили, что применение состязательного подхода к ограничению векторных представлений дает существенный прирост метрики точности (accuracy) в сложной подгруппе по сравнению с предыдущими моделями. Метод протестирован на двух независимых наборах данных, точность в сложной подгруппе на наборе данных Waterbirds составляет 90.3 {y : waterbirds;a : landbackground}, а на наборе данных CelebA – 92.22 {y : blondhair;a : male}.

Аннотация:

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Аннотация:

В современном научном мире одним из способов оценки успешности научной деятельности ученого является вычисление различных показателей, основанных на количестве его публикаций и их цитируемости. При этом каждый соавтор публикации получает за нее одинаковое количество баллов. Подобный способ оценки приводит к искусственному увеличению количества соавторов, что, в свою очередь, влечет за собой искажение рейтинговых оценок научной деятельности в организации, а также значительно снижает качество тематического поиска по библиографическим данным экспертов, конференций и журналов. Представленный в работе метод позволяет оценить степень влияния указанного фактора на показатели, основанные на учете количества и цитируемости научных публикаций. Апробация метода проводилась на данных наукометрической системы ИАС «ИСТИНА».

Аннотация:

Одной из важных задач автоматизации деятельности органов государственной власти является подготовка официальных ответных писем. В статье представлено эмпирическое сравнение двух подходов к автоматической генерации официальных ответных писем – на основе шаблонов, определяющих структуру письма, и на основе релевантных примеров писем, отбираемых с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG). В качестве данных использован оригинальный датасет GovLetter, включающий реальные случаи деловой переписки из практики органов власти Ханты-Мансийского автономного округа – Югры.
Генерация осуществлялась с помощью локально развернутой языковой модели с открытыми весами. Качество результатов оценивалось по 12 критериям с применением схемы структурированного промптинга Schema-Guided Reasoning (SGR) и методологии LLM-as-a-Judge. Результаты экспериментов показали, что подход на основе примеров превосходит подход на основе шаблонов по большинству метрик, особенно в точности передачи аргументов, соблюдении официального тона и корректности оформления. Полученные результаты подтверждают потенциал решений, опирающихся на историю документооборота, для эффективной автоматизации подготовки официальных ответных писем.

Аннотация: Представлено использование теории геометрического мышления ван Хиле для организации смешанного обучения студентов педагогического отделения Института математики и механики им. Н.И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета на основе SPOC курса «Элементарная математика: планиметрия». Обучение планиметрии включает в себя применение различных IT-приемов и средств, способных повысить качество усвоения материала и формировать необходимые профессиональные компетенции будущего учителя математики. В курсе реализуются технологии проектно-модульного и перевернутого обучения.

Аннотация:

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.

Аннотация:

Работа посвящена исследованию квантованных подходов к адаптации языковых моделей для задачи автоматической пошаговой проверки корректности хода решения квадратных уравнений. Рассмотрена результативность подходов параметрически эффективного дообучения (PEFT) при адаптации языковых моделей DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и InternLM2-Math-Plus-1.8B для создания математического верификатора (Process-supervised Reward Models, PRM). Эксперименты проведены на синтетическом наборе данных квадратных уравнений, дополненном негативным сэмплированием для имитации ошибок обучающихся. Выполнено сравнительное тестирование стандартных (LoRA, DoRA, rsLoRA) и квантованных (QLoRA, QDoRA, LoftQ) алгоритмов тонкой настройки.
Дополнительно изучена обобщающая способность нейросетей (Zero-shot Transfer) на структурно отличающемся наборе линейных уравнений. Результаты показали, что квантование решает проблемы численной стабильности вычислений для нестандартных архитектур (InternLM2), обеспечивая при этом качество, сопоставимое со стандартными методами. Для модели DeepSeek-R1 метод QLoRA достиг точности (Accuracy) 97.77%, а методы QDoRA и LoftQ – по 98%, что лишь незначительно уступает классическому алгоритму LoRA (98.67%). Аналогично для нестандартной архитектуры InternLM2 применение QLoRA позволило достичь точности 92.67% (против 93% у базового LoRA). Однако алгоритмы без понижения разрядности весов (LoRA) склонны сохранять более богатое представление выученных паттернов, обеспечивая хорошую способность к переносу знаний для моделей класса Reasoning (Accuracy DeepSeek-R1 66.8% против 61.4% у QLoRA на новых данных).

Аннотация:

Алгоритмы установления соответствия между сущностями осуществляют поиск эквивалентных сущностей в разноязычных графах знаний. Данная проблема возникает, как правило, при интеграции разноязычных графов знаний. В настоящее время решение этой проблемы становится весьма актуальным для практического решения проблем импортозамещения, например, чтобы найти информацию о лекарствах, выпускаемых в разных странах под разными названиями, или же решить проблему поиска эквивалентных запчастей.

В настоящее время известно несколько библиотек с открытым кодом, которые объединяют известные алгоритмы выравнивания сущностей, а также тестовые наборы данных для различных языков. В данной работе описан русско-английский набор данных для экспериментов с нескольким популярными алгоритмами выравнивания сущностей. Особое внимание уделено методам генерации векторных представлений для имен сущностей. В частности, рассмотрены комбинации различных методов генерации векторных представлений (эмбеддингов) имен сущностей с известными алгоритмами выравнивания сущностей. Таблицы с результатами экспериментов дополнены визуализациями. 

Аннотация:

Для синтаксического анализа естественного языка перспективным направлением является дообучение больших языковых моделей для генерации синтаксической структуры предложения в виде скобочной последовательности формата Grammatical Relation Centered Tree (GRCT). Существующие дообученные модели демонстрируют высокие значения метрик оценки качества синтаксического анализа, однако в некоторых случаях генерируют некорректную скобочную последовательность (например, с несбалансированным числом открывающих и закрывающих скобок). В работе разработан метод, позволяющий уменьшить количество некорректно сгенерированых последовательностей. Для этого создана многоэтапная система ограничений субтокенов, генерируемых на каждом этапе работы большой языковой модели. Реализация этого метода протестирована на 4 моделях (адаптированные и неадаптированные модели размерами 4 и 8 млрд параметров) на датасете деревьев зависимостей SynTagRus. Для всех моделей количество некорректно сгенерированных последовательностей уменьшилось. Дополнительно установлено, что такие ограничения на генерацию влияют на качество собственно синтаксического анализа (может происходить повышение или понижение метрик оценки качества синтаксического анализа). Реализованная система ограничений может быть использована для повышения надежности работы любой большой языковой модели, дообученной для синтаксического анализа в формате скобочной последовательности GRCT. Полученные результаты опубликованы в открытом доступе.

Аннотация:

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности. Автоматический анализ электрокардиограмм (ЭКГ) может существенно облегчить работу врачей, но его эффективность ограничена нехваткой и несбалансированностью данных. Создание синтетических ЭКГ помогает частично решить эти проблемы. Хотя чаще всего для этого применяются генеративно-состязательные сети (GAN), но последние исследования показали, что вариационные автокодировщики (VAE) могут обеспечивать сопоставимое качество.

В работе представлена модель cNVAE-ECG — модификация Nouveau VAE (NVAE), способная генерировать 12 отведений 10-секундных ЭКГ с различными патологиями. Используя компактную схему работы с каналами и встроенные представления классов для условной генерации, cNVAE-ECG улучшает результаты в задачах бинарной и multi-label классификации, обеспечивая прирост метрики AUROC до 2% по сравнению с моделями на основе GAN. Модель представлена в открытом доступе: https://github.com/univanxx/cNVAE_ECG.

Аннотация: Обсуждены возможности расширения поискового запроса при наличии тезауруса предметной области. Роль контекста, задаваемого связями терминов тезауруса, заключается как в уточнении запроса, так и в увеличении масштабов выборки по запросу. Особое значение процесс расширения запроса имеет для научных предметных областей, где поиск опирается на специальную терминологию. В этом случае необходимо использовать тезаурусы предметных областей, чтобы минимизировать появление информационного шума. Предлагаемый подход позволяет учитывать особенности применения аналогичной терминологии в различных предметных областях. Примеры использования тезауруса отдельных разделов уравнений математической физики и смежных областей демонстрируют эффективность выбранного подхода исследований. Благодаря связям с понятиями информационных ресурсов других областей знаний, расширение информационного запроса захватывает поисковые поля отдаленных предметных областей и различных типов данных, текстов, символьных, звуковых и видеоархивов. Исследования показали, что расширение запроса на основе семантики контекста улучшает качество поиска научных публикаций в цифровой информации и повышает эффективность научных междисциплинарных исследований.

Аннотация:

Опыт игровых студий показывает, что классические методологии разработки программного обеспечения (ПО) плохо имплементируются в видеоигровую разработку из-за ее интерактивной составляющей, связанной с правильным выстраиванием обратной связи между игрой и пользователем. Кроме того, разработка видеоигр объединяет большое число разработчиков различных сфер, деятельность которых обязана быть согласована в проекте. Несмотря на эти отличия, видеоигры, как и любое другое разрабатываемое ПО, нуждаются в процессе организации команды разработки.

В статье приведён обзор традиционных методологий разработки программного обеспечения, а также модификаций, специализирующихся конкретно на разработке видеоигр. Проведено сравнение наиболее популярных методологий и определено качество их имплементации в студиях разработки видеоигр.

Аннотация:

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Аннотация: Перевод школьной системы знаний на формальный язык для создания онтологии школьной образовательной математики показал, что существуют пробелы, указывающие на существенные недостатки в конструировании содержания курса геометрии. Результаты проведенного исследования среди студентов Института математики и механики им. Н.И. Лобачевского Казанского (Приволжского) федерального университета по качеству понимания родовидовых понятий, графических представлений геометрических фигур показали взаимосвязь между проблемами в подаче содержания школьного курса планиметрии и качеством знаний студентов.