艾贝克·阿拉诺夫（Aibek Alanov）致力于自己的科学研究，并领导着两个科学家团队，一个在高等经济大学（HSE University），另一个在人工智能与创新研究所（AIRI）。在本次HSE青年科学家项目的采访中，他探讨了当今人工智能研究人员与20世纪早期物理学家之间的相似之处，讨论了生成模型，并分享了他对巴恰塔舞（bachata）的热爱。
我如何选 我希望对科 择科学事业
职业生涯伊始，我探索过各种各样的道路。本科三年级时，我在 Yandex Research 找到了一份实习工作，这是 Yandex 旗下一个科研部门。正是在那时，我才真正了解了科研人员的工作内容，并发现科研工作在选择任务方面提供 手机号码数据更新于 2025 年 了更大的自由，没有严格的规定去做什么或如何做。
一年后，我在 WorldQuant 实习担任程序员和开发人员，主要负责金融领域的编程，例如预测股票价格和类似的任务。
这段经历很宝贵，但我意识到我更热衷于研究。我更愿意专注于撰写和发表科学论文，以及在会议上发表演讲。
我还加入了由Dmitry Vetrov教授领导的 如何使用 Laravel 模型工厂生成和使用虚假记录 贝叶斯方法研究小组。在学习的第四年，他成为了我的导师。从他那里，我学会了如何设定目标、开展科学研究、提出和检验假设，以及撰写学术论文。
之后，我在三星人工智能中心与Vetrov教授一起担任研究员数年。之后，我加入了人工智能研究所（AIRI），目前领导着可控生成人工智能团队。
新任务层出不穷，这激励着我不断构思、与同事合作并撰写论文。如果这些文章被国际会议录用，那就进一步证明了我们的工作是有价值的、有意义的。
什么是贝叶斯方法
贝叶斯方法是统计学和机器学习中使用的一种方法，有助于最大限度地减少不确定性。例如，假设我们想要预测一家公司的股价。该值受多种因素影响，而贝叶斯方法可以根据收集到的信息做出更准确的预测。如果正确汇总这些信息，可以将不确定 印度尼西亚号码列表 性降至最低，确保预测准确反映现实情况。
我的研究主题
我们的中心开展各种研究，涵盖从基础研究到更实际的应用。我们主要关注生成模型。例如，扩散模型能够生成新的数据。稳定扩散和 DALL-E 模型如今被广泛讨论——这些模型可以根据文本描述生成逼真的图像。此外，还有一类独特的文本生成模型，例如著名的 ChatGPT。我们研究所有这些类型的模型：开发改进方法，探索它们的属性，并解释它们为何有效（或有时无效）。
在俄罗斯，我们在文本描述生成图像领域拥有自主研发的解决方案，例如 Sber 的 Kandinsky 和 Yandex 的 Shedevrum。这些解决方案目前已在各种应用中得到积极应用。