TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
WHAT THE FUCK IS THE LLM?

10 Jul, 18:16

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Репост из: ML Underhood
Prev Next
По следам воркшопов и постерных сессий

Вчера мы анонсировали активности с участием наших исследователей на ICML 2026. Теперь делимся фото и впечатлениями спикеров о том, как это было.

Дмитрий Еремеев, Yandex Research:

Для меня это первая конференция — всё было в новинку, проходило очень насыщенно. Одну из наших статей, GraphPFN, мы представляли в формате постера на основной конференции, а ещё я выступал с докладом по ней на воркшопе по Graph Foundation Models. На постерах многие хвалили работу, часто задавали содержательные вопросы. В итоге GraphPFN ещё и получил best paper award на воркшопе!

К сожалению, не смог нормально посмотреть другие постеры и пообщаться с авторами, так как большинство релевантных нам работ были во время постерных сессий, когда мы сами представляли свои работы. Тем не менее, судя по представленным статьям, таким как PluRel или RDB-PFN, область движется именно в том направлении, которое мы считаем перспективным и важным и в котором активно развиваемся сами. Это не может не радовать!


Карина Романова, старший разработчик:

Я участвовала в воркшопе по Mechanistic Interpretability. К нашей статье был большой интерес со стороны исследователей из известных зарубежных университетов. Многие хвалили идею и говорили, что исследование будет полезно для их проектов.

Сам воркшоп был очень сильным. Нашли много хороших работ. Например, о том, как обучили VLA-агента в среде и выявили случаи, когда модель начинает «сходить с ума» (MultiSTEVE-1s). Или о том, что активации модели содержат больше информации для определения важных шагов рассуждения, чем сами токены (Reasoning Models Know What’s Important, and Encode It in Their Activations).

Было приятно поделиться опытом наших исследований с коллегами на международной площадке и перенять их опыт.


#YaICML2026

ML Underhood
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot