Рекомендательные системы в научном информационном пространстве являются инструментом поиска и навигации при работе с научными документами. Программный код в настоящее время рассматривается как объект научного знания, и, как следствие, важной задачей является создание систем поддержки жизненного цикла программ, в частности поиска близких программных решений, обнаружения заимствований программного кода, анализа и оценки качества кода. В работе предложена рекомендательная система, формирующая для пользователя персонализированный список фрагментов кода, функционально эквивалентных входному коду-запросу, представленному на одном из языков программирования из установленного набора. Базовый алгоритм системы основан на представлении программного кода в виде абстрактного синтаксического дерева с последующим построением векторного пространства программных кодов. Семантическое сходство программных кодов определяется по расстоянию между векторами кодов в многомерном пространстве. Персонализация выдачи достигается за счет модуля фильтрации, который ранжирует найденные фрагменты с учетом профиля пользователя. Рассматриваемыми факторами являются языковые предпочтения пользователя и его области научных интересов, извлекаемые посредством интеграции с ORCID. Для обеспечения работы системы на основе корпуса CodeNet создан специализированный набор фрагментов программного кода. Решена также задача автоматического определения языка программирования по фрагменту представленного кода на одном из языков, входящих в текущий рейтинговый список языков программирования.

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.

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.

Рассмотрена проблема построения интерпретируемых векторных представлений научных текстов для задач интеллектуальной академической генеалогии. Предложена типология эмбеддингов, включающая три класса: статистические, выученные нейросетевые и структурированные символьные. Обоснована необходимость объединения достоинств нейросетевых (высокая семантическая точность) и символьных (интерпретируемость измерений) подходов. Для реализации такого гибридного подхода предложен алгоритм построения выученных символьных эмбеддингов путем регрессионного преобразования вектора внутреннего представления нейросетевой модели в интерпретируемый набор оценок.

Экспериментальная оценка алгоритма проведена на корпусе фрагментов авторефератов диссертаций по педагогическим наукам. Компактный трансформерный энкодер с регрессионной головой обучался воспроизводить тематические оценки, сгенерированные передовой генеративной языковой моделью. Сравнение шести режимов обучения (три типа регрессионной головы и два состояния энкодера) показало, что дообучение верхних слоев энкодера является ключевым фактором повышения качества. По результатам тестирования была выбрана наилучшая конфигурация, которая достигла коэффициента детерминации R² = 0.57 и точности определения трех наиболее релевантных концептов, равной 74%. Результаты подтверждают, что для определенного рода задач, в которых требуется формальное представление выходных данных, возможна аппроксимация поведения генеративной модели компактным энкодером с регрессионной головой при существенно меньших вычислительных затратах. В более широкой перспективе разработка алгоритмов построения выученных символьных эмбеддингов будет способствовать созданию такой модели формальной репрезентации научного знания, в которой конвергенция нейросетевых и символьных методов обеспечит как масштабируемость обработки научных текстов, так и интерпретируемость векторных представлений, кодирующих содержание.

Статья посвящена исследованию возможностей оптимизации работоспособности и повышения эффективности функционирования сложных многофункциональных программных систем на примере свободных автоматизированных библиотечно-информационных систем (далее – АБИС).

К 2023 году в мире накоплен ценный опыт создания и эксплуатации интегрированных АБИС различного масштаба и назначения, однако вопросы совершенствования их проектных решений остаются актуальными. В первую очередь это касается необходимости оптимизации структуры исходного программного кода с целью повышения его читаемости и поддерживаемости, снижения времени выполнения отдельных функциональных модулей, уменьшения объёма занимаемой оперативной памяти.

В рамках исследования был проведён сравнительный анализ исходных кодов нескольких действующих открытых АБИС, реализованных на различных языках программирования. Были изучены основные подходы к проектированию структуры кода, выявлены наиболее частотно используемые алгоритмы и паттерны. Для оценки степени оптимизированности исходного кода был разработан комплекс показателей, включающий оценку структуры, читаемости, модульности и других характеристик. На этой основе проведено сравнение отдельных фрагментов кода до и после применения известных техник рефакторинга.

В результате проведённой работы удалось выявить наиболее распространённые ошибки и недочёты в структуризации исходных кодов АБИС, определить основные направления их оптимизации. Получены данные о возможном снижении затрат на тестирование и техническую поддержку посредством улучшения качества исходных кодов.