• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения

Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения

© Высшая школа экономики

Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.

Уникальность iFORA.LLM заключается в адаптации к профессиональной лексике и логике построения научных и технологических текстов: модель различает специализированные термины, понимает их взаимосвязи и учитывает контекст, в котором они употребляются. Это позволяет получать точные ответы на сложные запросы и работать с информацией, требующей глубокого понимания узкой предметной области.

В основе модели — корпус данных iFORA-QA, который объединяет аналитические материалы, научные публикации и отраслевые отчеты по тематике «наука, технологии и инновации». Более 150 экспертов НИУ ВШЭ участвовали в его формировании, чтобы модель обучалась именно на тех типах данных, с которыми работают исследователи и аналитики в реальных проектах.

iFORA.LLM работает как «интеллектуальный процессор»: она принимает запрос на естественном языке, анализирует его с учетом контекста и предметной области, а затем формирует структурированный и проверяемый ответ. Такая архитектура обеспечивает высокую точность и согласованность обработки данных на всех этапах — от ввода запроса до выдачи результата. Это позволяет использовать модель как в диалоговом режиме, так и в составе более сложных аналитических систем.

Адаптация позволила повысить качество ответов на узкопрофессиональные вопросы и сделать модель быстрее и компактнее по сравнению с исходной открытой моделью. За счет дистилляции и квантизации удалось оптимизировать использование вычислительных ресурсов с минимальной потерей качества. На практике это означает, что iFORA.LLM может почти в 3 раза быстрее обрабатывать запросы на том же графическом процессоре (GPU), а использует на 73% меньше памяти — это позволяет развертывать ее на менее ресурсоемком оборудовании. Такая оптимизация особенно важна для организаций, которым необходимо использовать модель в закрытом информационном контуре и работать с внутренними данными без их передачи во внешние сервисы.

Соколов Александр Васильевич

Александр Соколов, заместитель директора ИСИЭЗ НИУ ВШЭ

«Включение адаптированной модели в Реестр российского ПО подтверждает, что принятый нами подход к созданию специализированных ИИ-решений находит практическое применение в решении приоритетных задач научно-технологического развития. iFORA.LLM стала результатом фундаментальной работы нашей команды по созданию ИИ-решений, адаптированных под русскоязычную терминологию и учитывающих приоритеты развития науки, технологий и инноваций в России. Регистрация в Реестре расширяет возможности применения модели в организациях, где востребованы предметная экспертиза, технологическая независимость и работа с конфиденциальными данными в закрытом контуре. На базе iFORA.LLM уже разрабатывается решение, которое позволит комплексно исследовать тренды российской науки и выявлять центры компетенций, способные решать задачи национальных проектов технологического лидерства».

iFORA.LLM развивается как часть целостной системы интеллектуальных ассистентов. Один из таких ИИ-ассистентов предназначен для работы с корпоративными базами знаний и уже реализован как диалоговое решение на базе RAG-поиска и мультиагентной архитектуры. Ассистент превращает разрозненные внутренние документы в структурированные ответы на пользовательский запрос со ссылками на источники, исключая риск «галлюцинаций». Это помогает ускорить процесс принятия ключевых решений и сокращает время на подготовку аналитических материалов — от кадровых и финансовых документов до стратегических отраслевых обзоров. Решение может быть развернуто в инфраструктуре заказчика и использоваться без передачи данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент iFORA на базе iFORA.LLM для работы с корпоративными базами знаний в защищенном контуре организации
© Высшая школа экономики

Включение iFORA.LLM в Реестр российского ПО — еще один шаг в развитии экосистемы iFORA, которая уже более 10 лет помогает организациям принимать стратегические решения на основе данных. Создание собственной адаптированной модели укрепляет технологическую независимость и формирует основу для новой ИИ-инфраструктуры, ориентированной на приоритеты российской науки и технологий.

Модель искусственного интеллекта разрабатывается в рамках реализации программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному Минэкономразвития России.

Вам также может быть интересно:

МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры

Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.

Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг

В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.

Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA

НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».

В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран

Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.

НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов

НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.

Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам

Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.

НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро

Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.

НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео

Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.

Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае

С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.