Пока это выглядит скорее маркетингом вуза. Посмотрим, возможно организаторы эксперимента получат какие-то интересные результаты на основе опыта взаимодействия с таким студентом.

Для меня гораздо значимее новости о разработке ИИ-помощников для преподавателей и студентов с глубокой экспертизой в конкретных областях. Например, в марте статья, полностью сгенерированная системой AI Scientist v2, прошла слепое рецензирование на воркшопе одной из лучших it-конференций по машинному обучению ICLR.

Подход, предложенный японской компанией Sakana AI (разработчик AI Scientist), наверняка будет развит и может привести к тому, что значительная часть научного вклада (причем в разных научных областях) будет производиться не людьми, а ИИ-учеными.

Статья рассматривает, как соотносится литературное представление о пиратах в конце XIX – начале XX веков с исторической реальностью пиратства и его экономической подоплекой. Романтизация образа пиратов в культуре привела к их героизации, хотя в реальности большинство пиратов по разным причинам не могли заработать на жизнь другим способом в силу негибкости рынка труда и отсутствия социальной поддержки от государства.

Двойственный образ пиратов как бунтарей против системы или же неуправляемых нарушителей общественного порядка отражает, с одной стороны, способность людей к высокой степени демократической организации, а с другой, – пределы действия коллективных договоров, основанных на поиске баланса интересов.

Высокая плата за занятие пиратством в сочетании с высокой степенью неопределенности снижала склонность к долгосрочному финансовому планированию, а значит, пиратские клады – по большей части вымысел. Основную выгоду от пиратства получали все те, кто обеспечивал ему возможность длительного существования – государство в периоды войн, легализовывавшее «своих» пиратов, а также многочисленные посредники, обеспечивавшие пиратов необходимой инфраструктурой. Без этого протест отдельных людей против системы не превратился бы в системную проблему.

Внимательно изучите материалы от приёмной комиссии и сопоставьте их с пробными заданиями — это поможет быстрее находить решения на экзамене. Обязательно посмотрите публичные лекции преподавателей: это не только прокачает вашу подготовку, но и покажет, насколько вам близка программа.

Олимпиадные задания часто кажутся сложными, требующими ответственности и вызывающими дискомфорт из-за соревновательного духа. Отчасти это правда. Но только отчасти. Участвуя в олимпиаде, вы проверяете свои навыки в решении нестандартных задач и оцениваете текущие знания. Такая практика важна для самоанализа и подготовки к реальным ситуациям, например, к поиску работы, стажировок и других интересных возможностей. Собеседования нужны не только для трудоустройства, но и для того, чтобы понять, насколько вы готовы справляться с нетипичными задачами в профессиональной сфере. Так и олимпиада — это хороший способ потренироваться.

Не всякий кредит одинаково полезен — как для того, кто его берет, так и для экономики в целом. На секции мы узнаем о проблемах закредитованности российского населения, долгосрочных последствиях этих проблем, а также о подходах экономистов к объяснению существования потребительского кредита, о факторах, которые способствуют его росту, и о мерах, которые могут помочь улучшить ситуацию.

На этой секции соберутся ученые — ведущие российские эксперты в области компьютерной лингвистики, которые расскажут нам о своих последних разработках. Мы ждем исследователей в области экономики, социологии, лингвистики и смежных наук, а также представителей компаний с разнообразным техническим бэкграундом, чтобы после докладов обсудить перспективы применения больших языковых моделей в вашем проблемном поле. Будем исследовать, как AI может не только автоматизировать процессы, но и вдохновлять на новые подходы к изучению языка, общества, экономических процессов.

Ключевые вопросы для обсуждения: 1. Как ИИ помогает решать задачи в социальных исследованиях: от анализа больших данных до моделирования поведения? 2. Возможно ли полностью устранить человеческие предвзятости в исследованиях с помощью ИИ? 3. Как ИИ влияет на формирование новых методов изучения общества и адаптацию традиционных подходов? 4. Какие этические и методологические вызовы стоят перед исследователями, работающими с искусственным интеллектом? 5. Может ли ИИ моделировать сложные человеческие явления, такие как культура, ценности или социальные институты?