А когда не Мишан?
202 subscribers
54 photos
6 videos
4 files
36 links
Download Telegram
ФКН НИУ ВШЭ
Алгоритмы глубинного обучения & Душевные технологии 💻💻💻 продолжает выпускать научно-популярный проект — Наука в искусстве, благодаря которому вы узнаете, что полезного и интересного о математике, информационных технологиях и других областях науки можно найти…
Сегодня потрясающая команда PR и SMM ФКН выпустила моё первое видео в рамках проекта «Наука в искусстве». Формат получился очень классным, а работа над сценарием принесла мне настоящее удовольствие — словил вайбы литературной студии и театралки, где я провёл много времени в детстве.

Спойлер: надеюсь, что скоро выйдет ещё одно видео — уже по фильму! Оно мне даже ближе, ведь там мы затронули по-настоящему глубокую и важную тему.
17🔥7
Forwarded from ФКН НИУ ВШЭ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как вы?

Традиционно июнь в топе самых тяжёлых месяцев для студентов, но у нас есть волшебный код, который помогает в трудные времена:

«Я закрою сессию и защищу диплом
Я закрою сессию и защищу диплом
Я закрою сессию и защищу диплом»


Вот так делай три раза в день, и всё будет хорошо❤️

А ещё говорят, если долго смотреть на эту гифку, то станешь коровкой отключишь все мысли на 15 секунд!

⭐️Напоминаем, что коровки к нам пришли из проекта «Синтез текстур с использованием диффузионных моделей»

✏️Отмечайте в опросе ниже ваше настроение сейчас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1343👍1
Forwarded from ФКН НИУ ВШЭ
Искусственный интеллект & Любовь

💻💻💻 продолжает выпускать научно-популярный проект — Наука в искусстве, благодаря которому вы узнаете, что полезного и интересного о математике, информационных технологиях и других областях науки можно найти в разных произведениях.

Герой шестого выпуска — Мишан Алиев, эксперт лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта, аспирант НУЛ компании Яндекс ФКН.

Где проходит грань между дружеским общением и запрограммированной симуляцией? Как развивающийся искусственный интеллект меняет наше восприятие эмоций, привязанности и самих себя? Что делает любовь настоящей? Способна ли программа чувствовать? И что происходит, когда связь с ИИ становится слишком глубокой?
— рассказал Мишан Алиев.

🎥 Смотреть в VK Видео

#наука #видео
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13💯1🍌1
ФКН НИУ ВШЭ
Искусственный интеллект & Любовь 💻💻💻 продолжает выпускать научно-популярный проект — Наука в искусстве, благодаря которому вы узнаете, что полезного и интересного о математике, информационных технологиях и других областях науки можно найти в разных произведениях.…
Ура, вышел еще один ролик — плод моего сотрудничества с PR и SMM ФКН, о котором я говорил в этом посте. И знаете что? Он получился ещё круче, чем я ожидал!

Был разобран фильм «Она» Спайка Джонза — произведение, которое заставляет переосмыслить границы между человеком и машиной. Где заканчивается алгоритм и начинается личность? Может ли ИИ любить по-настоящему? И что вообще делает наши эмоции уникальными? Я постарался разобрать ключевые сцены и показать, как они перекликаются с современными технологиями.

Приятного просмотра! 🎬
13🔥6🥰4
Сегодня совершенно неожиданно для себя узнал, что стал одним из лучших преподавателей НИУ ВШЭ 2025.

Для меня это огромная честь и мощная мотивация продолжать расти.
Огромное спасибо всем, кто голосовал (если вы есть среди подписчиков 💅), и тем, кто написал мне лично — я узнал об этом именно от вас ❤️

До сих пор немного не верится, но очень приятно — придётся теперь соответствовать 😎
🔥4813❤‍🔥2💅2👏1
Channel photo updated
Недавно был гостем на «Вечерней Москве» — оказывается, у них не только газета, но и YouTube-канал🎙

Как это случилось? Все просто: заметили мое участие в проекте «Наука в искусстве» от ФКН (👉 тык и 👉 тык). И вот я в настоящей студии: камеры, микрофоны, до эфира 10 секунд ... и 💥— ведущая уже задает вопросы про нейросети, которые рисуют картины 🖼 и пишут стихи

За 40 минут обсудили главное: могут ли алгоритмы создавать шедевры, останутся ли авторы без работы и есть ли у ИИ творческое начало. Даже в философию искусственного интеллекта нырнули 🤖

Кайф в том, что эфир получился без единой склейки и без вырезов. Ведущая отлично подготовилась, а я, кажется, не наговорил глупостей 😉

Если удобнее — есть версия на сайте «Вечерней Москвы»: тык 🫵
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥256😎4🏆2
Forwarded from ФКН НИУ ВШЭ
Выпускник 💻💻💻

Мы поговорили с Мишаном Алиевым, выпускником магистратуры «Науки о данных», экспертом лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта, аспирантом НУЛ компании Яндекс ФКН, о преподавании, исследованиях в области 3D-анимации и косяках в мультфильмах.

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

#выпускники #видео #интервью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1311❤‍🔥3🥰1🌭1🍌1💋1
Почти три часа ночи. Я гуляю по пустующему Нижнему и пытаюсь понять, в чем смысл жизни. Пока не понял.
🕊25🔥63🤔1
Forwarded from AI Brain (Aibek Alanov)
Набор студентов на наши исследовательские проекты 🎓

Октябрь - время выбирать темы курсовых и дипломов. Наши команды из Controllable GenAI (AIRI) и BayesGroup (ВШЭ) запускают новый поток проектов по генеративным моделям.

Темы на любой вкус:

🔁 от диффузионок и GANов до GFlowNets;
⚡️ от ускорения и квантизации до поиска интерпретируемых векторов в генеративных моделях;
🖼 от редактирования изображений и видео до персонализированной генерации;
🧬 от генерации текстов, белков/протеинов, кристаллов и планировок — до 3D и объектов в Minecraft.

Чтобы поработать с нами, нужно пройти отбор — показать, насколько хорошо вы умеете рассуждать и проводить научные эксперименты.
Как проходит отбор:
📖 Разбор статьи по вашему выбору: мотивация, метод, сильные/слабые стороны, идеи улучшений.
🧪 Практика: дообучить генеративную модель по конкретную задачу.

📋 Регистрация и список тем:
https://forms.gle/Wd3mBG3KTFKFYC1E8

🗓 Дедлайн подачи: 2 ноября (не откладывайте до последнего).

Что получите:
👥 менторство от исследователей AIRI/ВШЭ
📝 шанс написать совместные статьи и сильные курсовые/ВКР
🔬 опыт исследований в передовой области генеративных моделей

Вопросы — в комментарии к посту или в лс @aibrain.
Всем удачи! 💪

@aibrain_channel
👍53🔥2
Мне очень нравятся такие видео. В них двое друзей, Ислам Махачев и Дэниель Кормье, которые когда-то вместе тренировались и через многое прошли, просто болтают и смеются, хотя это и официальное интервью.

Очень смешно, тепло и уютно.

Очень жду бой 👊 и надеюсь решение будет «AAAAANNNDD NNEEEEWWWWW …» 🤴
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10🤝4
Forwarded from Information Retriever
Нейросетевые рекомендательные системы.

А ещё я сегодня прочитал гостевую лекцию про нейросети в рекомендациях в рамках курса Deep Learning 2 на ФКН ВШЭ.

О чём говорили:
1. Зачем нужны рексистемы и как они устроены (слегка переписанный кусочек из моей лекции для первокурсников)
2. Почему в рекомендациях хороши нейросетевые модели
3. Классические нейросетевые архитектуры для генерации кандидатов и ранжирования
4. Frontier: трансформеры, масштабирование, RL, генеративные модели, semantic IDs

К лекции был семинар, который провёл Артём Матвеев — разобрали Unified Embeddings, PLE (Piecewise Linear Encoding) и DCN-v2. Показали, что на Yambda нейросеть выигрывает у катбуста в задаче ранжирования :)

У курса есть Git-репозиторий, куда выкладываются материалы занятий: https://github.com/thecrazymage/DL2_HSE.

Слайды лекции присылаю следующим сообщением; а запись занятия и семинар позже появятся в репозитории.

Курс выглядит прикольно — например, есть лекция про Bitter Lesson от Вани Рубачёва :)

Спасибо Мишану @ne_mishan за приглашение!
🏆127🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Дорогие коллеги 🦔

Наша работа 🐮CasTex🐮 принята на конференцию WACV 2026! Мы выложили новую версию статьи на arXiv и код — будем очень рады вашим звездочкам ⭐️ и репостам 💋

CasTex: Cascaded Text-to-Texture Synthesis via Explicit Texture Maps and Physically-Based Shading

🐮CasTex🐮 — это метод генерации переосвещаемых PBR-текстур по текстовому промпту на основе Score Distillation Sampling (SDS). Мы заметили, что стандартная связка SDS с латентной диффузией часто создает неестественные артефакты и требует сложной неявной параметризации для их маскировки. В противовес этому мы предлагаем использовать каскадные модели непосредственно в пиксельном пространстве. Это позволяет нам напрямую и эффективно оптимизировать явные текстурные карты (albedo, roughness, metalness, normals), получая на выходе физически корректные материалы.

🐮 arXiv — ставьте лайки на alphaxiv
📱 Twitter — репостните наш пост
📱 GitHub — ставьте звездочки
🌐 Project Page — там классные визуализации

P.S. Мы также сделали эмодзи- и стикер-паки наших коровок, которые вы можете себе добавить ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
17🎉12🔥9👍2