В статье предложена новая система для генерации стеганографического текста, скрывающая двоичные сообщения в семантически связном естественном языке с помощью скрытого пространства, обусловливающего большие языковые модели (LLM). Секретные сообщения сначала кодируются в непрерывные векторы с помощью обученного отображения двоичного кода в скрытое пространство, которое используется для управления генерацией текста посредством донастройки префикса. В отличие от предыдущих методов стеганографии на уровне токенов или синтаксиса, наш метод позволяет избежать явной манипуляции словами и вместо этого работает полностью в скрытом семантическом пространстве, что обеспечивает более плавные и менее заметные результаты. На стороне получателя скрытое представление восстанавливается из сгенерированного текста и декодируется обратно в исходное сообщение.
В качестве ключевого теоретического вклада мы предоставляем гарантию надежности: если восстановленный скрытый вектор находится в пределах ограниченного расстояния от изначального, обеспечивается точное восстановление сообщения, причем граница определяется константой Липшица декодера и минимальным отступом логитов. Этот формальный результат предлагает принципиальный подход к компромиссу между надежностью и емкостью в скрытых стеганографических системах. Эмпирическая оценка как на синтетических данных, так и в практических предметных областях, таких как отзывы на Amazon, показывает, что наш метод достигает высокой точности восстановления сообщений (выше 91%), высокую плавность текста и конкурентоспособную емкость до 6 бит на элемент предложения, сохраняя при этом устойчивость к нейронному стегоанализу. Эти результаты демонстрируют, что генерация со скрытым условием предлагает безопасный и практичный путь для встраивания информации в современные LLM.

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.

Рассмотрены варианты представления контекстно-свободных грамматик, предлагаемые средствами генерации синтаксических анализаторов. Приведён анализ существующих решений. Предложен новый формат описания грамматики. Дано описание грамматики в виде JSON-документа. Разработана концепция нового генератора, основанная на формате данных JSON для контекстно-свободных грамматик. Описана схема построения анализатора на основе концепции.

Рассмотрена проблема высокой и увеличивающейся стоимости разработки видеоигр, для её решения предложено применить процедурную генерацию контента, что позволит снизить затраты на разработку.

Работа является частью масштабного исследования по автоматическому созданию прототипов видеоигр и посвящена обработке игровых сценариев, то есть текстов на естественном языке. Предложено выделять из сценариев необходимые сущности и передавать их дальнейшим шагам алгоритма, который по текстовым описаниям будет генерировать игровые ресурсы.

Существует несколько публикацией, посвящённых обработке игровых текстов, в которых предложено несколько различных структур хранения выделенной информации. В настоящей статье предложен универсальный формат, который подойдёт для обработки текста любой видеоигры и позволит создать корпус текстов для использования в дальнейших исследованиях и автоматической генерации игровых прототипов.

Стремительный рост объема публикаций во всех областях геологических наук делает критически важным внедрение методов автоматизированной обработки научных текстов. Одним из наиболее перспективных инструментов для решения этой задачи выступают большие языковые модели на основе нейронных сетей. Огромный прорыв в области искусственного интеллекта за последние годы превратил такие модели в незаменимых помощников для исследователей.
Наши работы по семантическому поиску публикаций с использованием дополнительно тренированных языковых моделей и нахождения меры близости геологических текстов показали хорошие результаты. Но используемые модели оказались неспособны выполнить глубокий анализ текстов. Сравнительный анализ современных архитектур позволил нам выделить модель DeepSeek R1, относящуюся к классу систем с расширенными возможностями логического вывода. Данный тип моделей демонстрирует принципиально новый уровень качества генерации. На базе выбранной модели разработан веб-сервис, предоставляющий уникальный функционал, осуществляющий сравнительный анализ до 5 научных статей стандартного объема; поддержку мульти язычных источников (ввод текстов на английском, китайском, русском и др. языках); формирование структурированных отчетов на русском языке с выделением ключевых тезисов, противоречий и паттернов. Проведено тестирование предложенного подхода для сравнительного анализа геологических публикаций. Тестирование показало результаты, вызывающие доверие.

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.

Статья посвящена подходам в обработке текста на естественном языке для выяснения конкретного пространственного взаиморасположения объектов и трехмерной покадровой визуализации. Предложенные алгоритмы учитывают влияние явных ограничений извлеченных пространственных отношений и позволяют создавать вероятные трехмерные схемы расположения объектов на сцене. Такие пространственные схемы необходимы для уточнения воплощения замысла сценариста при проектировании видеоигр. Для создания удачных кадров использованы такие правила режиссуры, как учет плана, поворот камеры и другие композиционные нюансы.

В настоящее время издательский цикл претерпевает значительные технологические изменения: внедряются автоматизированные системы управления публикационными процессами, используются нейросетевые технологии для обработки контента, активно развиваются инструменты интеллектуального анализа научных данных. Одним из ключевых трендов становится автоматизация издательского цикла, направленная на ускорение обработки рукописей, повышение качества метаописания и обеспечение совместимости информационных ресурсов. В этом контексте метаданные выступают связующим элементом для машинной обработки и навигации в пространстве научных знаний, обеспечивая структурирование информации, ее интерпретацию и интеграцию в цифровые библиотечные системы. Однако метаданные научных публикаций часто содержат ошибки, неточности или являются неполными, а их ручное формирование и уточнение требуют значительных временных затрат и не обеспечивают высокой точности. В работе представлена система автоматического формирования, обработки и управления метаданными научных документов на основе данных, полученных из сервисов поиска научных публикаций и открытых баз знаний. Эта система может использоваться для автоматизации процесса извлечения, уточнения и дополнения метаданных научных публикаций с целью последующего формирования электронных коллекций научных документов.

Исследована эффективность моделей ImageNet diffusion model и CLIP для генерации изображений по текстовому описанию. С использованием различных текстовых вводов на разных параметрах проведены два эксперимента для определения лучших параметров при генерации изображений на основе текстового описания. Результаты показали, что, хотя ImageNet хорошо справляется с созданием изображений, CLIP лучше обеспечивает соединение текстовых подсказок с релевантными изображениями. Полученные результаты характеризуют высокий потенциал объединения названных моделей для создания высококачественных и контекстно релевантных изображений на основе текстового описания.

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.

Работа посвящена изучению когнитивной функции, связанной с генерацией эллиптических предложений в русском языке. Исследование проводилось на основе тестирования этой когнитивной способности с помощью компьютерной системы, специально разработанной авторами для этой цели. Тестирование этой когнитивной способности предложено и реализовано впервые. Система является расширением Moodle и открыто размещена в репозитории github. Эллиптические конструкции ограничиваются глагольными и именными эллипсисами, которые теоретически возможно полностью восстановить на основе контекста предложения. Исследование проводилось с участием в качестве респондентов студентов СПбПУ. В качестве предметной области были выбраны тексты планиметрических задач. В результате анализа данных тестирования получены следующие результаты: установлено влияние знаний респондента предметной области (планиметрии) на результаты тестирования; обнаружена тенденция к самообучению респондентов, что проявляется в сокращении времени и увеличении баллов по мере прохождения тестов; показано, что респонденты слабо мотивированы, если не видят отзыв на ответ по выполненному заданию.

Обсуждены проблемы дальнейшего развития системы тестирования и её применения при адаптации опросников (заданий) для оценки знаний студентов СПбПУ в области автоматизации обнаружения ошибок в программах, а также диагностики функционального состояния специалистов операторского профиля и экспресс-диагностики деменции. Перспективным представляется также применение системы для совершенствования процессов синтаксического разбора эллиптических предложений и автоматизации восстановления эллипсисов в предметной области планиметрии.

Задача автоматизации рутинной работы сценаристов компьютерных игр, нарративных дизайнеров, поставленная в ранних работах, получила свое продолжение в настоящей работе. Рассмотрены вопросы визуализации разветвленных структур повествования компьютерных игр, проведен анализ различных подходов визуализации сюжета и других важных составляющих видеоигры, выбран технологический стек и приведены конкретные решения для хранения в виде структурированного сценария, позволяющего генерацию продолжения сюжетных веток и тестирование этапа повествовательного прототипирования при помощи автоматически генерируемой текстовой новеллы.