Нейросети,
которые работают в реальных задачах
Мы занимаемся прикладным глубоким обучением: от оптимизации архитектур трансформеров до развёртывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Публикуем результаты, делимся наработками, сотрудничаем с индустрией.
Направления исследований
Компьютерное зрение
Разработка лёгких детекторов объектов и сегментационных моделей для мобильных и промышленных приложений.
Обработка языка
Адаптация крупных языковых моделей под русский и родственные славянские языки, дообучение на доменных корпусах.
Речевые технологии
Распознавание и синтез речи в условиях зашумлённой среды, системы кодирования аудио низкой битности.
Эффективный вывод
Квантизация, дистилляция, прунинг. Ускоряем инференс больших моделей без заметной потери качества.
MLOps и инфраструктура
Платформа распределённого обучения на кластерах GPU, система воспроизводимых экспериментов и версионирования моделей.
Безопасность моделей
Устойчивость нейросетей к состязательным атакам и методы защиты приватных данных при обучении.
Избранные публикации
Сотрудничество
Мы открыты для совместных исследовательских проектов, стажировок аспирантов и консультаций. Вопросы по публикациям, участию в проектах или доступу к открытым моделям направляйте через академическую почту научного руководителя группы.