Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель для анализа научных текстов с пониманием предметной специфики.

Ученые обучили мультиязычную Open Souce — модель на датасете iFORA-QA, содержащем информацию из аналитических материалов и отчетов в области науки. По заявлениям разработчиков, скорость генерации ответов на узкопрофессиональные вопросы у их модели по сравнению с оригинальной выросла в 2,7 раза, а использование памяти сократилось на 73%.

На базе модели планируется создание ряда дополнительных инструментов, в частности ИИ-поисковик и граф связи для выявления закономерностей на основе структуры источников. Итогом станет появление единой мультиагентной системы, которая будет анализировать научно-техническую информацию и выявлять скрытые связи.

В мае 2026 года ученые из НИУ ВШЭ представили ИИ-систему для расшифровки рукописных текстов в архивах.