<?xml version='1.0' encoding="utf-8"?>
      <rss version='2.0'>
      <channel>
      <title>Форум на Исходниках.RU</title>
      <link>https://forum.sources.ru</link>
      <description>Форум на Исходниках.RU</description>
      <generator>Форум на Исходниках.RU</generator>
  	
      <item>
        <guid isPermaLink='true'>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=469618&amp;view=findpost&amp;p=3931998</guid>
        <pubDate>Fri, 21 Nov 2025 10:09:00 +0000</pubDate>
        <title>Институт AIRI представил фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов</title>
        <link>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=469618&amp;view=findpost&amp;p=3931998</link>
        <description><![CDATA[RSS_Bot: <span class='tag-size' data-value='14' style='font-size:14pt;'>Институт AIRI представил фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов</span><br>
<br>
<em class='tag-i'>Институт AIRI представил GigaEvo — фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов. Решение минимизирует участие специалистов...</em><br>
<br>
Институт AIRI представил GigaEvo — фреймворк для автоматизации ИИ-экспериментов. Решение минимизирует участие специалистов, ускоряет цикл экспериментов и повышает качество итоговых моделей.<br>
<br>
В основе GigaEvo лежит эволюционный поиск стратегий обучения. Такой подход позволяет воспроизводить масштабные исследовательские процессы, которые ранее были доступны только крупным лабораториям с продвинутой инфраструктурой.<br>
<br>
Платформа автоматизирует подбор архитектур, оптимизацию гиперпараметров, тестирование альтернативных признаковых пространств и оценку моделей. В результате исследователь может сосредоточиться на самой научной задаче, а не на техническом обслуживании экспериментов.<br>
<br>
GigaEvo обеспечивает автоматизацию полного цикла ML-экспериментов — от загрузки данных до получения оптимального решения, включая автоматическую эволюцию стратегий обучения, при которой система самостоятельно находит и улучшает наиболее результативные подходы. Платформа предоставляет визуализацию и контроль прогресса в реальном времени, минимизирует влияние человеческого фактора — разработчик формулирует задачу, а система полностью берет на себя процесс экспериментов. Решение интегрируется с существующими AutoML- и MLOps-платформами, поддерживает простое развёртывание и масштабирование в облачных и корпоративных средах, а также обеспечивает бесшовное подключение к инфраструктуре организации через модуль MasterAPI.<br>
<br>
GigaEvo эффективно применяется в широком спектре задач, где требуется быстрое и качественное создание, тестирование и улучшение моделей машинного обучения. В центрах разработки и лабораториях Data Science автоматизирует цикл экспериментов и сокращает время исследований; в аналитических и прогнозных подразделениях ускоряет построение моделей и повышает точность прогнозов; на платформах тестирования гипотез обеспечивает оперативную проверку научных и бизнес-предположений; а в корпоративных системах поддержки принятия решений служит основой для интеллектуальных модулей, улучшающих управленческие процессы. GigaEvo легко масштабируется и одинаково эффективно подходит как для научных задач, так и для прикладных решений в бизнесе, промышленности и финансовой сфере.<br>
<br>
GigaEvo делает доступными исследовательские возможности, которые ранее требовали собственных вычислительных кластеров и сложной внутренней инфраструктуры. Решение является открытым аналогом AlphaEvolve, созданным специально для публикации в открытом доступе.<br>
<br>
Авторам системы удалось воспроизвести результаты ряда математических задач, представленных в статье AlphaEvolve: упаковка окружностей, задача хейльбронна, второе неравенство о свертке. Важное отличие заключается в том, что система AlphaEvolve является проприетарным исследованием, в то время как GigaEvo опубликован в открытом доступе вместе со всеми необходимыми для установки библиотеками.<br>
<br>
Адрес новости:<br>
https://open.cnews.ru/news/line/2025-11-21_institut_airi_predstavil_frejmvork<br>
<br>
]]></description>
        <author>RSS_Bot</author>
        <category>Новости софта</category>
      </item>
	
      </channel>
      </rss>
	