Телеграм

ФКН НИУ ВШЭ

@fcs_hse IT и нейросети
✓ В реестре РКН ↗ Иноагент: проверяем
Новости ИТ и факультета компьютерных наук ВШЭ
Сайт: https://cs.hse.ru/
VK: https://vk.com/cshse
MAX: https://max.ru/id7714030726_gos7

Для связи: pr_cs@hse.ru

Регистрация в перечне РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67f77715be3d4d6d690e7fac

Статистика обновлена 12.11.2026 в 22:19 · 1 просмотр страницы · Хотите больше просмотров?

Подписчики14 728
Охват поста4 147 28% от подписчиков
ERR за месяц28,16%
ERR за 24 часа21,31%

Динамика за 30 дней

Рекламные публикации

Рекламных публикаций не найденоЗа последнее время мы не нашли на площадке ни одного рекламного поста.

Последние публикации

Все посты канала →
ФКН НИУ ВШЭ tg14 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
1️⃣8️⃣5️⃣ не миллионов, а лет исполнилось Сберу — одному из ведущих индустриальных партнёров 💻💻💻

Уже 4 года на факультете работает базовая кафедра Сбера. Совместно с экспертами и при поддержке компании мы провели множество мероприятий, соревнований, конференций, и то ли ещё будет.

Поздравляем коллег с такой фундаментальной датой 🥳
👁 1.6 тыс. 🤣 60❤ 15🔥 9 💬 5 ↻ 17 сегодня в 16:20
ФКН НИУ ВШЭ tg14 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
🌍 Работу молодых исследователей ФКН отметили на международной конференции в Шэньчжэне

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук 💻💻💻 выступили на Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта в Китае.

🥇 Ульяна Паркина, стажёр-исследователь лаборатории матричных и тензорных методов в машинном обучении ФКН, выступала с постером "Faster SVD via Accelerated Newton — Schulz Iteration" и получила награду Best Poster Award.

✏️ В чём уникальность работы:
Работа посвящена ускорению сингулярного разложения матриц. Этот инструмент используют для обработки и сжатия данных, а также в машинном обучении. Для больших матриц такие вычисления требуют значительных ресурсов.
Исследователи предложили алгоритм, который опирается на умножение матриц — операцию, под которую оптимизированы современные GPU. Это позволяет эффективнее использовать их мощности и сокращать время расчётов.


Работа выполнена в соавторстве с сотрудниками Института ИИ и цифровых наук ФКН с Аскаром Цыгановым, Екатериной Гришиной, Сергеем Самсоновым и Максимом Рахубой 🤝

#новости #наука #учёные #конференции #ии
👁 2.1 тыс. 🔥 19❤ 9😍 9 ↻ 17 сегодня в 15:21