Новости науки в НИУ ВШЭ

Эксперты НИУ ВШЭ проанализировали цифровые следы студентов и впервые показали, что итоговые оценки зависят от личного стиля прохождения онлайн-курса. Сбалансированный тип учеников оказался успешнее традиционного и практико-ориентированного. Результаты работы помогут в создании адаптивных индивидуальных образовательных систем. Работа опубликована в журнале The Internet and Higher Education.

Нейролингвисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработали приложение для быстрой диагностики афазии — нарушений речи, возникающих в результате травм головы, инсультов или других неврологических заболеваний. Этот инструмент за 5 минут позволяет оценить наличие и степень выраженности речевых нарушений и оперативно принять решение о направлении к логопеду и разработать план реабилитации. Быстрый тест на афазию доступен для скачивания на RuStore.

11 февраля в НИУ ВШЭ состоялась церемония награждения победителей конкурса на лучшую научно‑исследовательскую работу студентов (НИРС) 2025 года. Всего в нем участвовала 2061 работа. По итогам экспертной оценки звания победителей и лауреатов получили 366 студентов по таким секциям, как социальные науки, экономико‑менеджериальные дисциплины, точные и гуманитарные науки, а также креативные индустрии.

Подростки и молодые люди в России сегодня хорошо ориентируются в финансовых терминах: знают, что такое банковские карты, кредиты, проценты и онлайн-платежи. Однако, как выяснили ученые НИУ ВШЭ, реальные навыки обращения с деньгами у большинства из них пока развиты слабо. Исследование «Финансовая грамотность, финансовая культура и финансовая автономия молодежи» опубликовано в издании «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены».

Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.

Более 400 специалистов из России и зарубежных стран приняли участие в конгрессе «Генетика и сердце», который прошел в НИУ ВШЭ. Эксперты обсудили последние достижения клинической и молекулярной кардиологии, новые подходы к ведению редких заболеваний, проблемы редактирования генома и роль искусственного интеллекта в интерпретации медицинских и генетических данных. Ключевой темой стало практическое внедрение генетических знаний в рутинную клиническую практику.

Полина Табакова решила поступать на филологию в Вышку в Нижнем Новгороде, потому что выросла в Марий Эл и не хотела далеко уезжать от русского леса. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о жанре университетского романа, экзистенциальной драме Колобка и блэкаут-версии «Евгения Онегина».

Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».