Аннотация:

Рассмотрены возможности генеративных нейросетевых симуляций с фокусом на применении методов обучения с подкреплением и нейросетевых мировых моделей для создания интерактивных миров. Описаны ключевые достижения в области обучения агентов с использованием обучения с подкреплением. Особое внимание уделено нейросетевым моделям мира, а также генеративным моделям, таким как Oasis, DIAMOND, Genie и GameNGen, использующим диффузионные сети для создания реалистичных и интерактивных игровых миров. Рассмотрены возможности и ограничения моделей генеративных симуляций, такие как проблемы с аккумуляцией ошибки и ограничениями памяти, а также их влияние на качество генерации. В заключении названы темы дальнейших исследований.

Аннотация:

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.

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:

Квантование стало ключевой техникой сжатия и ускорения больших языковых моделей (LLM). Несмотря на то, что исследования низкобитного квантования активно развиваются применительно к англоязычным LLM, его влияние на морфологически богатые и разнородные по ресурсам языки, включая русский, остается изученным значительно хуже. Поэтому требуются дополнительные исследования этого вопроса в связи с развитием высокоэффективных русскоязычных и многоязычных LLM.

Мы провели систематическое исследование квантования предобученных моделей в эффективные 2.0—4.25 бита на параметр для современных русскоязычных LLM различного масштаба от 4 до 32 млрд параметров (4 B и 32 B). Экспериментальная часть охватывает как стандартное равномерное квантование, так и специализированные низкобитные форматы. Полученные результаты выявили несколько ключевых тенденций: i) устойчивость русскоязычных LLM к квантованию варьируется в зависимости от архитектуры и размера модели; ii) 4-битное квантование демонстрирует высокую надежность, особенно при использовании продвинутых форматов; iii) 3-битное и 2-битное квантования оказались наиболее чувствительными к указанным калибровки. Полученные эмпирические данные демонстрируют необходимость учета домена модели при использовании различных методов квантования.

Аннотация: Количество публикуемых в мире журналов очень велико. В этой связи, необходим программный инструментарий, который позволит анализировать тематические связи журналов. Разработанный авторами и представленный в этой работе алгоритм использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В разработанном для этих целей интерфейсе пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.

Аннотация:

Предложены основы оригинальной теории квазивоспроизводимых экспериментов (КВЭ), основанной на проверяемой гипотезе о наличии существенной корреляции (памяти) между последовательными измерениями. На основе этой гипотезы, которую авторы для краткости определяют как верифицируемый принцип частичной корреляции (ВПЧК), можно доказать, что существует универсальная подгоночная функция (УПФ) для квазивоспроизводимых (КВ) измерений. Другими словами, существуют некая общая платформа или «мост», на котором, образно говоря, «встречаются» истинная теория (претендующая на описание данных из первых принципов или проверяемых моделей) и эксперимент, предлагающий эту теорию для проверки измеренных данных, максимально «очищенных» от влияния неконтролируемых факторов и аппаратно-программной функции. Фактически предлагаемая теория дает потенциальному исследователю способ очистки исходных данных и в конечном итоге предлагает подгоночную кривую, которая описывает данные, является периодической и очищенной от набора неконтролируемых факторов. Окончательная подгоночная кривая соответствует идеальному эксперименту.

Предложенная теория была проверена на вихревых ковариационных экологических данных по количеству/балансу CH₄, CO₂ и паров воды H₂O в атмосфере, где расположены соответствующие детекторы для измерения содержания искомых газов.

Для этих проверенных данных вихревой ковариации, связанных с наличием в атмосфере двух газов CH₄, CO₂ и паров H₂O, не существует простой гипотезы, содержащей минимальное число подгоночных параметров, и, следовательно, подгоночная функция, следующая из этой теории, может служить единственным и надежным средством количественного описания такого рода данных, принадлежащих сложной системе. Следует также отметить, что окончательная подгоночная функция, очищенная от неконтролируемых факторов, становится периодической и соответствует идеальному эксперименту.

Обсуждены приложения этой теории, ее место среди других альтернативных подходов (особенно затрагивающих профессиональные интересы экологов) и её дальнейшее развитие.

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:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

Аннотация: Представлены события, происходившие в последнее время в мире российских научных публикаций. Наблюдается медленное сползание в сторону платного доступа части академических журналов, размещенных в открытом доступе в 2018 году. В Европейском союзе объявлен план массового перехода научных журналов к открытому доступу. Внедряются новые модели существования научной публикации. Отчетность по публикациям, затребованная Минобрнауки в 2019 году, не учитывает масштабы читательской аудитории статьи. Ни Минобрнауки, ни ВАК никак не поощряют размещение публикации в открытом доступе. В РИНЦ началась борьба с широко распространенной жульнической торговлей цитированиями статьи, однако ВАК эта деятельность не заинтересовала. Получил распространение внутренне противоречивый термин «автоплагиат», которым широко клеймят авторов и издания за множественные публикации.

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:

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.

Аннотация:

Байкальская природная территория (БПТ) – территория, прилегающая к озеру Байкал, являющемуся уникальным природным объектом и, в соответствии с конвенцией ЮНЕСКО, «Объектом всемирного природного наследия». Байкал находится на центральной части Байкальской рифтовой зоны (БРЗ) – самой активной сейсмической зоной, расположенной в середине России. Развитие БРЗ приводит к возникновению опасных геологических процессов, которые могут привести к нарушению экологического равновесия в системе озера Байкал и окружающей территории. Кроме того, эти процессы и явления представляют реальную угрозу для бесперебойного функционирования магистральных коммуникаций, ГЭС и стратегически важных производств в регионе, относящуюся по классификации МЧС России к первой категории опасности. Для обеспечения постоянного мониторинга и прогнозирования экологической обстановки БПТ организованы систематические наблюдения, а также получение и анализ информации об активности опасных геологических процессов в цифровом виде. Цифровая трансформация мониторинга опасных геологических процессов, вытекающая из цифровизации процессов и развития соответствующей инфраструктуры, обеспечивает возможность использования новых моделей и методов, более гибких подходов к анализу протекающих процессов и предсказанию возможных экстремальных явлений. В настоящей работе предлагается цифровая платформа, обеспечивающая поддержку цифровой трансформации мониторинга опасных геологических процессов на примере БПТ. Созданная и развиваемая платформа может быть также использована для экологического мониторинга БПТ в целом.