А теперь новости с другого конца света: c 13 по 17 июля в Коста-Рике проходит GECCO — крупнейшая международная конференция по эволюционным вычислениям (организатор - ACM SIGEVO, ранг CORE - A).
Факультет технологий ИИ ИТМО и NSS Lab на конференции представляет недавний выпускник программы "ИИ в промышленности" Вадим Ахмеров, с исследованием «Evolving Multi-Agent Systems with Large Language Models: Surrogate Fitness Limitations and Empirical Insights», на archival-воркшопе Large Language Models for and with Evolutionary Computation. Эта статья стала основой успешно защищенной ВКР.
Cреди со-авторов - студенты и аспиранты ФТИИ, коллеги из Sber AI Lab и Satbayev University. Также, от учебно-лаборатории АИСТ в исследовании участвовал студент бакалавриата ФТИИ Егор Рождественский.
О чем статья: мы используем LLM, чтобы оптимизировать мультиагентные системы эволюционным методом: модели сами предлагают улучшения и сами же оценивают результат. Оказалось, что успех критически зависит от того, насколько хорош LLM-оценщик, в статье анализируем применимость и ограничения этого подхода.
Текст статью опубликуют чуть позже - а пока поздравляем Вадима с первым очным докладом на топовой международной конференции!
Upd: а во и статья - https://dl.acm.org/doi/10.1145/3795101.3814705
Факультет технологий ИИ ИТМО и NSS Lab на конференции представляет недавний выпускник программы "ИИ в промышленности" Вадим Ахмеров, с исследованием «Evolving Multi-Agent Systems with Large Language Models: Surrogate Fitness Limitations and Empirical Insights», на archival-воркшопе Large Language Models for and with Evolutionary Computation. Эта статья стала основой успешно защищенной ВКР.
Cреди со-авторов - студенты и аспиранты ФТИИ, коллеги из Sber AI Lab и Satbayev University. Также, от учебно-лаборатории АИСТ в исследовании участвовал студент бакалавриата ФТИИ Егор Рождественский.
О чем статья: мы используем LLM, чтобы оптимизировать мультиагентные системы эволюционным методом: модели сами предлагают улучшения и сами же оценивают результат. Оказалось, что успех критически зависит от того, насколько хорош LLM-оценщик, в статье анализируем применимость и ограничения этого подхода.
Текст статью опубликуют чуть позже - а пока поздравляем Вадима с первым очным докладом на топовой международной конференции!
Upd: а во и статья - https://dl.acm.org/doi/10.1145/3795101.3814705