НИР магистрантов ФТИИ: истории, которые вдохновляют Как вы уже могли понять по заголовку, мы запускаем серию постов про научно-исследовательские работы наших студентов. Хотим показать, что НИР — это не формальность и точно не скучная обязательная галочка. НИР — это путь, на котором студент делает свой первый шаг в настоящую науку, а это не может не быть интересным! В ближайшие недели мы будем делиться историями ребят, которые уже погрузились в исследования: почему они выбрали свою тему, что у них получается, какие сложности возникли, и как НИР превращается в увлекательный интеллектуальный квест. Начинаем нашу серию постов со студента Вадима Ахмерова👇🏻 О теме исследования: — В этом семестре я исследую применимость больших языковых моделей (LLM) для оптимизации графов мультиагентных систем. Честно говоря, тема скорее сама меня нашла — наша лаборатория реализует совместный проект с AI-подразделением одной крупной технологической компании, и в рамках этого проекта я занимаюсь оптимизацией мультиагентных систем. Использование LLM для оптимизации — это новое и активно развивающееся направление, что делает исследование особенно интересным и актуальным. Сложности — это нормально: — Сложности возникают постоянно — это естественная часть исследовательской работы. Особенно когда работаешь на стыке новых технологий, многое приходится проверять экспериментально. Решать помогает методичность: делить большую задачу на подзадачи, систематически тестировать идеи и активно общаться с научным руководителем и командой. Иногда свежий взгляд со стороны помогает увидеть решение, которое сам упускал. Мы спросили у Вадима, как бы он объяснил тему своего исследования за 30 секунд человеку, который в этом совершенно ничего не понимает. Ответ: — Все понимают, что хорошо организованная команда всегда сильнее одного человека, даже очень талантливого. Так же работают мультиагентные системы — это команды ИИ, где каждый агент отвечает за свою задачу. Я исследую, как сделать такие команды максимально эффективными, чтобы они решали сложные проблемы лучше, чем один искусственный интеллект. О пользе исследования: — Развитие мультиагентных систем делает ИИ более эффективным и приближает нас к созданию сильного ИИ. Такие системы могут применяться в самых разных областях — от финансов до медицины, помогая решать задачи, с которыми одиночный ИИ справляется хуже. Это шаг к более умным и полезным технологиям, которые смогут лучше помогать людям в повседневной жизни. Совет Вадима тем, кого в будущем ждёт написание НИР: — Главное не бойтесь начинать и уделяйте работе достаточно времени. НИР — это не марафон в последнюю ночь, а постепенный процесс. Выбирайте тему, которая вам действительно интересна, задавайте вопросы и помните: каждый исследователь когда-то был на вашем месте. При систематическом подходе всё обязательно получится!