Аннотация:

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) прошли путь от простых N-граммных систем до современных универсальных архитектур, однако ключевым ограничением остается квадратичная сложность механизма самовнимания по длине входной последовательности. Это существенно увеличивает потребление памяти и вычислительных ресурсов, а с появлением задач, требующих рекордно длинных контекстов, создает необходимость разработки новых архитектурных решений. Поскольку для исследования предлагаемой архитектуры требуется длительное и дорогостоящее обучение полновесной сети, необходимо разработать инструмент, который позволял бы быстро дать предварительную оценку архитектуре с точки зрения внутренней памяти.

В настоящей работе предложен метод количественной оценки внутренней памяти нейросетевых архитектур на основе синтетических тестов, не требующих больших корпусов данных. Под внутренней памятью понимается объем информации, который модель способна воспроизвести без обращения к исходным входам.

Для верификации подхода разработан программный комплекс, апробированный на архитектурах GPT-2 и Mamba. Использованы задачи копирования, инверсии и извлечения значения по ключу. Проведенное сравнение по точности предсказаний, распределению ошибок и вычислительным затратам позволяет оперативно оценивать эффективность и перспективность архитектур LLM.

Аннотация:

 

Решена задача повышения качества интеллектуального поиска в корпусе документов образовательных учреждений, включающем учебные планы, рабочие программы дисциплин и нормативные акты. Классические архитектуры подхода «генерация, дополненная поиском» (Retrieval-Augmented Generation, RAG), основанные на единственном модуле поиска по обычному тексту, демонстрируют низкую точность работы на документах, включающих таблицы, логические связи между сущностями и строгие формулировки нормативных документов. Предложена адаптивная RAG-архитектура из четырех слоев, каждый из которых учитывает специфику хранения данных в подобных документах. Результаты показали, что учет структуры документов и адаптивная маршрутизация запросов существенно повышают фактическую корректность ответов. Предложенная архитектура может быть использована при проектировании интеллектуальных ассистентов для административных и учебно-методических сервисов высших учебных заведений.

Аннотация:

Предложена гибридная архитектура Explainable AI, совмещающая полностью дифференцируемую нейро-нечеткую модель GD-ANFIS и пост-хок метод SHAP. Интеграция выполнена с целью реализации принципов XAI 2.0, требующих одновременной прозрачности, проверяемости и адаптивности объяснений.

GD-ANFIS формирует человеческо-читаемые правила типа Такаги – Сугено, обеспечивая структурную интерпретируемость, тогда как SHAP вычисляет количественные вклады признаков по теории Шепли. Для объединения этих слоев разработан механизм компаративного аудита: он автоматически сопоставляет наборы ключевых признаков, проверяет совпадение направлений их влияния и анализирует согласованность между числовыми оценками SHAP и лингвистическими правилами GD-ANFIS. Такой двухконтурный контроль повышает доверие к выводам модели и позволяет оперативно выявлять потенциальные расхождения.

Эффективность подхода подтверждена экспериментами на четырех разнородных наборах данных. В медицинской задаче классификации Breast Cancer Wisconsin достигнута точность 0.982; в задаче глобального картирования просадок грунта — 0.89. В регрессионных тестах на Boston Housing и мониторинге качества поверхностных вод получены RMSE 2.30 и 2.36 соответственно при полном сохранении интерпретируемости. Во всех случаях пересечение топ-признаков в объяснениях двух методов составляло не менее 60%, что демонстрирует высокую согласованность структурных и числовых трактовок.

Предложенная архитектура формирует практическую основу для ответственного внедрения XAI 2.0 в критически важных областях — от медицины и экологии до геоинформационных систем и финансового сектора.

Аннотация:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.

Аннотация:

Рассмотрены особенности внедрения микросервисной архитектуры в процесс разработки. Проиллюстрированы преимущества данного подхода по сравнению с традиционным монолитным подходом. Показана связь использования микросервисной архитектуры с возможностью работы команды по гибким методологиям разработки.

Аннотация:

Несмотря на широкое использование микросервисной архитектуры в разработке программных систем, в настоящее время не существует формализованного подхода, обеспечивающего согласованное и гарантированное взаимодействие микросервисов на уровне передаваемых данных, что приводит к возникновению интеграционных ошибок и усложняет сопровождение распределенных систем. В работе предложен подход к организации взаимодействия микросервисов на основе онтологического моделирования, обеспечивающего формализацию структур данных и автоматизированную валидацию сообщений. Предложен метод преобразования в онтологических моделей формальных описаний схем данных основанный на спецификации схем GraphQL. Он позволяет автоматизировать процесс валидации данных и снизить количество интеграционных ошибок. Разработана также онтологическая модель, обеспечивающая анализ зависимостей между микросервисами и механизм валидации контрактов сообщений.

Практическая значимость работы заключается в достижении согласованного описания микросервисов, операций и форматов сообщений в результате использования онтологического подхода. Представление онтологии в виде графа позволяет анализировать зависимости между микросервисами и упрощает сопровождение крупных распределенных систем.

Аннотация:

В работе представлена критика традиционного подхода, используемого для создания многопользовательской игры в системе разработки интерактивных приложений в реальном времени Unity, особенно в случае большого числа одновременных пользователей. В качестве гипотезы предложен альтернативный вариант, не являющийся распространённым, но решающий многие проблемы предыдущего подхода. Проведено сравнение двух клиент-серверных решений при разработке в Unity многопользовательских онлайн-игр, также описаны преимущества обоих подходов для разных случаев. Предложена архитектура разработки игры при помощи более актуального метода: вместо библиотеки Mirror – стандартного инструментария для Unity-разработки – использованы микросервисы, написанные на языке Golang. Приведены весомые доказательства предпочтительности альтернативного подхода, главное преимущество которого – поддержка современной архитектуры, обеспечивающей высокоскоростную связь между микросервисами, что подкреплено тестами при передаче сообщений на разных платформах.

Полученные результаты тестирования подтверждают выдвинутую гипотезу, и можно сделать вывод, что для многопользовательских видеоигр связка Unity вместе с Golang является более эффективной.

Описаны также основные методы отладки многопоточного приложения на Golang в связке с системой разработки игровых приложений Unity и предложен технологический прием, позволяющий получить быстрый способ передачи данных между клиентом и сервером.

Аннотация:

Рассмотрена задача многоуровневого анализа сходства приложений для платформы Android по статическим признакам в цифровых коллекциях мобильных приложений. В таких коллекциях встречаются дубликаты, ответвленные версии, перепакованные приложения и иные модифицированные варианты; вредоносная нагрузка рассматривается как возможный частный случай модификации, а не как синоним перепаковки.

Формализована функция сходства приложений по статическим признакам, построена статическая модель приложения и предложена архитектура анализа, разделяющая предварительный отбор кандидатов, углубленное сопоставление, интерпретацию результата и слой формирования заключения. Показано, что значимая информация о близости приложений содержится не только в байткоде classes.dex, но и в манифесте AndroidManifest.xml, ресурсах, APK-внутренних метаданных и библиотечных зависимостях. Численная оценка сходства вычисляется только при успешном построении статических моделей сравниваемых приложений; в противном случае фиксируется отдельный служебный технический статус с нормализованной причиной отказа.

На локальном пилотном наборе из пяти основных пар и двух граничных случаев наблюдалось, что явный учет библиотечных зависимостей и раздельная фиксация технических ограничений прототипа позволяют получить более интерпретируемый результат, однако эти данные следует рассматривать как предварительные и не дающие оснований для окончательной валидации архитектуры на больших коллекциях.

Аннотация:

В условиях стремительного роста онлайн-продаж и запроса на персонализацию российский рынок кастомизированной одежды сталкивается с дефицитом технологичных и массово доступных решений. В статье представлены результаты исследовательско-внедренческого проекта по созданию мультибрендовой цифровой платформы со встроенным 3D-конфигуратором, нацеленного на трансформацию цикла предзаказа. Разработка позволяет покупателям интерактивно создавать модели одежды в веб-среде, а дизайнерам – оптимизировать логистику и минимизировать перепроизводство.

Основной научно-технический интерес в работе представляют детально описанная целевая архитектура платформы и масштабируемый конвейер обработки 3D-моделей, обеспечивающий их оптимизацию и корректное отображение в браузере. Дополнительный вклад составляет методика подготовки и оптимизации 3D-моделей одежды для веб-визуализации, формализованная в виде технических требований, которая позволяет обеспечить баланс визуального качества и производительности.

В результате исследования решена задача унификации форматов 3D-моделей одежды от различных дизайнеров в рамках мультибрендовой цифровой платформы (ключевого отличия от существующих монобрендовых решений) и реализована технология кастомизации с возможностью интерактивного отображения всех видоизменений дизайна на одной экранной форме.

Технологическая состоятельность решения обоснована сравнительным анализом существующих аналогов, анализом рынка по модели PAM-TAM-SAM-SOM и оценкой функциональных требований.

В статье также представлена практическая стратегия внедрения цифровой платформы, что делает ее ценной для исследователей и специалистов, работающих на стыке e-commerce, компьютерной графики и цифровой трансформации бизнес-процессов.

Аннотация:

Представлен подход к проектированию обучающих приложений в концепции Microlearning. Обсуждена зависимость достоверности оценки знаний от визуального представления вопросов проверочного тестирования. Приведены архитектура системы и принцип работы разработанного авторами инструмента проектирования адаптивных тестов и сценариев тестирования для microlearning-приложений.

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:

В работе дана оценка границ применимости больших языковых моделей в редакционных задачах издательского процесса и установлен оптимальный формат взаимодействия между человеком и алгоритмическими системами.

Методологической основой исследования является сравнительный эксперимент, в рамках которого несколько популярных нейросетевых моделей (Alice AI, GigaChat, DeepSeek, Gemini и ChatGPT) выполнен статистический анализ контрольного текста на русском языке. Определялись количественные характеристики текста: числа слов, символов с пробелами и без пробелов, а также количества абзацев. Полученные результаты сопоставлялись с эталонными значениями, установленными с помощью текстового редактора MS Word, использующего детерминированный алгоритм подсчета символов.

Результаты эксперимента показали, что нейросетевые модели демонстрируют различную степень точности при выполнении задач количественного анализа текста. Основной причиной подобных ошибок являются архитектура больших языковых моделей и использование алгоритмов токенизации, которые разрывают прямую связь между символами и внутренним представлением текста в модели.

На основе полученных результатов предложена концепция гибридной архитектуры издательских информационных систем, в которой генеративные языковые модели используются для выполнения творческих и аналитических задач, а операции, требующие строгой формальной точности, передаются специализированным детерминированным микросервисам. Предложенный подход позволяет повысить надежность и предсказуемость работы интеллектуальных издательских систем.

Аннотация: Проведен анализ информационной архитектуры блогов. Показано, что блоги – эффективное средство коммуникации, но неоптимальное средство хранения структурированной информации. Предложен формат «архиблога» (блога, ориентированного на ведение архивов), позволяющий сделать блог пригодным для хранения структурированной информации.

Аннотация:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Аннотация:

Предложен метод построения инвариантных к масштабу представлений временных рядов розничной выручки на базе трехбарной (по трем соседним периодам) геометрии Драммонда (DG), расширенной мульти-таймфреймовым контекстом (день, частичная календарная неделя и скользящая 7-дневка). На этих «патчах» выполнено self-supervised предобучение по схеме Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA) со спатио-темпоральным маскированием, после чего модель дообучена с выходными слоями, оценивающими неопределенность, для прогноза на следующий день и следующую неделю. Проанализированы свойства аффинной инвариантности признаков и идентифицируемости недельной фазы; эмпирически продемонстрировано улучшение по сравнению с сильными базовыми моделями на реальных данных.

Аннотация: Представлено описание архитектуры базы данных двойных звезд (Binary star DataBase, BDB), разрабатываемой в Институте астрономии РАН. Целью создания BDB является объединение информации из множества разнородных каталогов двойных и кратных звезд, а также разработка удобного инструмента для работы с данными каталогов. Рассматриваются основные проблемы, возникшие в процессе реализации BDB, методики извлечения информации из исходных каталогов, а также методы кросс-идентификации объектов. BDB реализована на базе фреймворка Nagare (stackless Python/SQLAlchemy/Elixir) и СУБД Postgresql, ее beta-версия доступна по адресу http://bdb.inasan.ru.

Аннотация:

Рассмотрена задача классификации коротких текстовых заявок в условиях значительного дисбаланса классов и зашумленности реальных потоков обращений. Показана ограниченная эффективность методов синтетического расширения выборки при работе с зашумленной разметкой. Предложен гибридный метод, сочетающий предварительную плотностную очистку данных и многоуровневое ансамблирование моделей. Применение алгоритма плотностной кластеризации позволило исключить 16.5% информационного шума от общего объема выборки. Финальная модель представлена двухуровневой архитектурой и оптимизирована с помощью байесовского поиска гиперпараметров. На отложенной тестовой выборке достигнуто значение метрики R@3, равное 97.4%. Предложенный метод позволяет автоматизировать процесс распределения заявок, существенно снижая нагрузку на операторов и сокращая время диспетчеризации обращений.

Аннотация:

Представлена цифровая платформа суперкомпьютерного моделирования в задачах напыления частиц на подложки. Целью работы является обсуждение общей архитектуры, технологического стека и особенностей реализации пользовательского интерфейса платформы. В ее основу положены веб-технологии доступа и управления расчетами, позволяющие реализовать пользовательскую систему для проведения полного цикла вычислительного эксперимента, включающего конфигурацию прикладных приложений, их запуск на удаленных вычислительных ресурсах, мониторинг прохождения задач, анализ и интерактивную визуализацию результатов. Взаимодействие пользователя с вычислительными ресурсами реализовано посредством графического интерфейса, не требующего от компьютера пользователя наличия дополнительного программного обеспечения, кроме веб-браузера. Важным преимуществом платформы является возможность проведения широкомасштабных компьютерных исследований в многопользовательском режиме, вытекающая из естественных принципов построения клиент-серверных приложений. Представляемая цифровая веб-платформа была успешно апробирована на вычислительных кластерах ИПМ им. М.В. Келдыша РАН при решении ряда актуальных математических задач нанотехнологии. Также с ее помощью последние 3 года проводится групповое обучение студентов МФТИ современным информационным технологиям.

Аннотация:

Рассмотрена проблема создания динамических нарративных систем для видеоигр с интерактивностью в реальном времени. Представлены разработка и тестирование компонента интеграции GPT для генерации диалогов, выявившие критическое ограничение облачных решений – задержку в 30 с., неприемлемую для игрового процесса. Предложена гибридная архитектура адаптивной системы, сочетающая LLM с механизмами обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется решению проблем консистентности игрового мира и управлению долгосрочным контекстом взаимодействий с NPC через RAG-подход. Обоснован переход к парадигме Edge AI с применением методов квантования для достижения целевой задержки 200–500 мс. Разработаны метрики оценки персонализации и динамической адаптации контента.

Аннотация: Рассмотрены эмоциональные человеко-машинные интерфейсы, а именно, антропоморфные социальные агенты. Описана кросс-дисциплинарная задача создания антропоморфного агента, который «чувствует» и «реагирует» на эмоциональные стимулы. Предложена нейробиологически инспирированная реализация, основанная на механике химических и физических процессов, происходящих в человеческом мозге. Проектирование и разработка эмоциональной модели осуществлены симуляцией нейромодуляторов: дофамина, серотонина, нор-адреналина. Отображение эмоций достигается за счёт комбинации данных нейромодуляторов в различных пропорциях. Для этого используется гипотеза Хьюго Лёфхейма («куб эмоций»), которая в свою очередь базируется на теории аффек-тов Сильвиана Томпкинса. Описаны преодоление феномена “uncanny valley” и подходы к пониманию взаимосвязей мимики и мотивации индивидуума. Построена реалистичная вычислительная модель, которая позволяет адекватно визуализировать мимику виртуального агента синхронизировано с производимой им речью. На основе трехмерной модели человеческой головы создан антропоморфный эмоциональный агент, способный на мимические реакции в связи с эмоцио-нальным контекстом.

Аннотация: Описана методология и технология построения многоцелевой информационной среды T-System путем расширения информационной системы T-Libra и предназначенной для интеграции ресурсов и сервисов, характерных для электронной библиотеки с гибким полнотекстовым поиском, виртуального музея, электронного архива, исследовательской лаборатории, образовательного сервера. Методологической основой интеграции является гибридная двухуровневая онтология, основанная на взаимодействии функциональных систем (верхний уровень), библиотеки концептов и библиотеки тезаурусов (нижний уровень). Технологической основой – унифицированная поисковая система, включающая в себя механизм нелинейных каскадных запросов, формирующих соответствующие функциональные системы и соединяющих результаты полнотекстового поиска, релевантные тезаурусы и концепты, текстовые метаданные, а также нетекстовые объекты различной модальности (графика, звук, видео и т.д.). Вся среда проектируется в трехзвенной архитектуре (Веб-браузер / Веб-сервер + Сервер приложений / Cервер баз данных), с использованием специальной системы индексации для повышения эффективности поиска, а также внешней логики, встроенной в сервер приложений и обеспечивающей совместимость с различными СУБД.

Аннотация:

Предложен подход к прогнозированию показателя качества распознавания речи Word Error Rate (WER) на основе акустических характеристик сигнала и вычисления перплексии языковых моделей. Предлагаемый метод включает в себя создание разнообразных наборов аудиоданных путем применения различных типов акустических искажений к чистым речевым образцам на различных уровнях качества и разборчивости. В отличие от предыдущих работ, извлекается и анализируется полный набор речевых признаков: прогнозирование значения отношения сигнал/шум (signal-to-noise ratio, SNR), нейросетевые метрики качества звука (NISQA и др.), метрики уверенности модели распознавания речи, а также перплексия текста гипотезы ASR по языковой модели в качестве дополнительного признака для обучения единой модели прогнозирования WER.

Проведены эксперименты с использованием современных архитектур распознавания речи для демонстрации эффективности предлагаемого метода в прогнозировании WER в различных акустических условиях. Показано, что включение перплексии существенно повышает качество прогноза WER, в частности для данных, где акустические признаки слабо коррелируют с ошибками распознавания. Результаты применимы для автоматической оценки ожидаемого качества распознавания речи и фильтрации аудиовходов.

Аннотация:

Представлен блокчейн-симулятор, предназначенный для обучения студентов и начинающих блокчейн-разработчиков. Симулятор создан с целью предоставить пользователям интуитивно понятное и доступное средство для изучения основных концепций и механизмов функционирования блокчейна. Рассмотрены основные аспекты проектирования и архитектуры симулятора, а также представлена демонстрация работы приложения. Разработанный симулятор способствует привлечению новых специалистов в сферу блокчейн-разработки.

Аннотация:

Построена вычислительная схема приближенного решения интегрального уравнения с дробным интегралом Грюнвальда – Летникова, основанная на методе наименьших квадратов. Особенностью вычислительной схемы является использование нейронной сети при вычислении коэффициентов для метода наименьших квадратов. Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время искусственный интеллект все чаще применяется для решения многих практических задач, связанных с различными физическими процессами. Найдена оценка сходимости приближенных решений к точному решению. Рассмотрены возможные пути дальнейшего применения искусственного интеллекта для решения физических задач.

Аннотация:

Важным фактором взрывного развития цифровой экономики последнего десятилетия стали облачные платформы и сервисы. Возможность быстрого масштабирования сервиса в совокупности со снижением инвестиционных затрат на старте проектов в рамках подходов Iaas, РaaS, SaaS дала пожительные результаты и легла в основание новых бизнес-моделей и корпоративных решений.

В данной статье мы обсуждаем причины значимости мультиоблачности и исследуем подходы к интеграции облачных сервисов в мультиоблачной архитектуре. Также в статье предлагается способ решения проблемы облачной миграции — разработка системы для миграции облачных ресурсов между облачных сервисами.