Аннотация: В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и генерацию фрагментов программного кода, и как автоматизация приводит к повышению эффективности разработки и улучшению качества конечного продукта. Особое внимание уделяется влиянию использования LLM на когнитивные процессы разработчиков, их способность к решению творческих задач, а также на мотивацию и профессиональные навыки. Так же обсуждаются этические аспекты внедрения LLM. Обзор существующих интегрированных сред разработки, в которых применяются большие языковые модели. Оценивались функциональные возможности LLM для автодополнения кода, генерации фрагментов, выявления и исправления ошибок. Применялись сравнительные методы для оценки эффективности LLM по сравнению с традиционными средствами разработки. Новизна исследования заключается в комплексном анализе применения LLM в современных IDE, а также в выявлении их потенциала для повышения продуктивности разработчиков и улучшения качества программного кода. Сделан вывод о том, что интеграция LLM в IDE позволяет не только ускорить процесс создания кода, но и существенно повысить его качество за счет интеллектуальной поддержки и автоматизации рутинных задач. Однако выявлены и ограничения, связанные, в частности, с когнитивной нагрузкой, этическими вопросами и необходимостью сохранения баланса между автоматизацией и развитием навыков программистов. Авторы отмечают, что для успешной интеграции LLM необходим продуманный и ответственный подход, предполагающий баланс между автоматизацией и сохранением творческого потенциала программистов.

Ключевые слова: большие языковые модели, интегрированные среды разработки, автоматизация программирования, улучшение кода, искусственный интеллект, автодополнение кода, программные системы, машинное обучение, оптимизация процессов разработки, анализ данных

Abstract: The role of Large Language Models (LLM) in new generation integrated development environments (IDEs). Tools such as GitHub Copilot, IntelliCode and Alice Code Assistant are explored in the context of their use in programming. The authors examine how LLMs enable the automation of key development tasks, including code autocompletion, error detection, refactoring, and code generation, which result in increased development efficiency and improved code quality. Special emphasis is placed on how LLMs affect developers' cognitive processes, such as problem-solving abilities, creativity, and professional skills. A review of existing integrated development environments that utilize large language models. LLM functionality for code autocompletion, fragment generation, error detection and correction was evaluated. Comparative methods were applied to evaluate the effectiveness of LLM compared to traditional development tools. Special attention was paid to analyzing the cognitive load caused by the use of LLMs and assessing their impact on the creative process. The novelty of the research consists in the complex analysis of LLM application in modern IDEs, as well as in revealing their potential for increasing developers' productivity and improving the quality of program code. It is concluded that LLM integration into IDEs allows not only speeding up the process of code creation, but also considerably increasing its quality due to intellectual support and automation of the routine tasks. However, while the benefits of integrating LLMs into IDEs are clear, limitations related to cognitive load, ethical issues, data security, and the need to maintain a balance between automation and development of programmers' skills are also identified.

Keywords: development process optimization, machine learning, software systems, code completion, artificial intelligence, code improvement, programming automation, Integrated Development Environments, Large Language Models, data analysis

Аннотация: Предметом исследования являются нейронные сети, дообученные с использованием метода трансферного обучения под особенности набора данных. Объектом исследования являются методы машинного обучения, используемые для решения задач верификации по голосу. Цель исследования заключается в повышении эффективности нейронных сетей в задаче голосовой верификации. В данной работе для процесса дообучения были подготовлены три набора данных на разных языках: на английском, на русском и на китайском. Также с использованием современных и предварительно обученных моделей ResNetSE34L и ResNetSE34V2 было проведено экспериментальное исследование, направленное на повышение эффективности нейронных сетей в задаче верификации диктора по произвольной фразе. Особое внимание уделялось оптимизации параметров обучения нейронных сетей с помощью метода тонкой настройки.  Методология проведения исследования включает в себя оценку эффективности дообучения нейронных сетей под особенности набора данных в задаче верификации диктора, опираясь на значение равной ошибки 1-ого и 2-ого рода. Также был проведен ряд экспериментов, в ходе которых варьировались параметры и применялась техника замораживания слоев. Максимальное понижение равной ошибки 1-ого и 2-ого рода при использовании английского набора данных было достигнуто при помощи подбора эпох и скорости обучения, ошибка уменьшилась на 50%. Аналогичный подбор параметров при использовании русского набора данных уменьшил ошибку на 63,64%. При дообучении с использованием китайского набора данных наименьшее значение было достигнуто в эксперименте с замораживанием полносвязнного слоя, изменении скорости обучения и оптимизатора – ошибка снизилась на 16,04%. Полученные результаты могут использоваться при проектировании и разработке систем голосовой верификации и в образовательных целях. Также был сделан вывод, что метод трансферного обучения является эффективным при дообучении нейронных сетей под особенности набора данных, так как в подавляющем количестве экспериментов было достигнуто понижение EER, что говорит о повышении точности распознавания диктора.

Ключевые слова: трансферное обучение, тонкая настройка, набор данных, верификация диктора, распознавание диктора, извлечение признаков, обработка речи, нейронные сети, глубокое обучение, распознавание образов

Abstract: The subject of this study is neural networks, trained using transfer learning methods tailored to the specific characteristics of the dataset. The object of the study is machine learning methods used for solving speaker verification tasks. The aim of the research is to improve the efficiency of neural networks in the task of speaker verification. In this work, three datasets in different languages were prepared for the fine-tuning process: English, Russian, and Chinese. Additionally, an experimental study was conducted using modern pre-trained models ResNetSE34L and ResNetSE34V2, aimed at enhancing the efficiency of neural networks in text-independent speaker verification. The research methodology includes assessing the effectiveness of fine-tuning neural networks to the characteristics of the dataset in the speaker verification task, based on the equal error rate (EER) of Type I and Type II errors. A series of experiments were also conducted, during which parameters were varied, and layer freezing techniques were applied. The maximum reduction in the equal error rate (EER) when using the English dataset was achieved by adjusting the number of epochs and the learning rate, reducing the error by 50%. Similar parameter adjustments with the Russian dataset reduced the error by 63.64%. When fine-tuning with the Chinese dataset, the lowest error rate was achieved in the experiment that involved freezing the fully connected layer, modifying the learning rate, and changing the optimizer—resulting in a 16.04% error reduction. The obtained results can be used in the design and development of speaker verification systems and for educational purposes. It was also concluded that transfer learning is effective for fine-tuning neural networks to the specific characteristics of a dataset, as a significant reduction in EER was achieved in the majority of experiments, indicating improved speaker recognition accuracy.

Keywords: deep learning, neural networks, speech processing, feature extraction, speaker recognition, speaker verification, dataset, fine-tuning, transfer learning, pattern recognition

Аннотация: Объектом исследования статьи являются необходимость и возможность разработки ресурсами академической среды, то есть на некоммерческой основе, специализированных графических редакторов, обеспечивающих среду визуального проектирования экземпляров прикладных математических задач тех или иных типов. Рассмотрены имеющиеся на рынке программные продукты, а также их расширения, примерно соответствующие указанной задаче. Показано, по каким причинам эти средства оказались неподходящими для тех прикладных задач или тех заказчиков, с которыми пришлось ранее иметь дело авторам. Метод исследования основан на сопоставлении функциональных возможностей имеющихся на рынке программных средств и их расширений, а также имеющихся у автором заделов, с теми прикладными задачами, на которых авторы делают акцент. Новизна проведенного исследования и сделанных выводов состоит в предложении разделить задачу визуального проектирования и автоматической генерации вычислительного кода, как это принято делать в существующих продуктах. Имеет смысл передать создание вычисляющего кода на прикладного математика, работающего с государственным заказчиком, но при этом организовать эффективное разделение труда между заказчиком и математиком. При таком угле зрения задачи графического редактора упрощаются. С другой стороны, такой редактор можно сделать более гибким.

Ключевые слова: графический редактор, математические расчеты, веб браузер, визуальное проектирование, пользовательский интерфейс, математический граф, МАТЛАБ, Simulink, JavaScript, JSON

Abstract: The object of the research of the article is the need and the possibility of developing the resources of an academic environment, that is, on a non-commercial basis, specialized graphic editors that provide a visual design environment for instances of applied mathematical tasks of various types. Software available on the market, as well as their extensions, approximately corresponding to the specified task, are considered. It is shown for what reasons these tools turned out to be unsuitable for those applied tasks or those customers with whom the authors had to deal earlier. The research method is based on a comparison of the functionality of the software available on the market and their extensions, as well as the author's reserves, with the applied tasks on which the authors emphasize. The novelty of the study and the conclusions made is the proposal to separate the task of visual design and automatic generation of computational code, as is customary in existing products. It makes sense to transfer the creation of a computing code to an applied mathematician working with a government customer, but at the same time organizing an effective division of labor between the customer and the mathematician. At this angle, the tasks of the graphic editor are simplified. On the other hand, such an editor can be made more flexible.

Keywords: MATLAB, mathematical graph, user interface, visual design, web browser, mathematical calculations, graphical editor, Simulink, JavaScript, JSON

Аннотация: В статье рассматривается система управления робототехническим комплексом, в которой человек выступает в роли исполнителя. При этом человек-исполнитель и робот-исполнитель являются равноправными агентами гетерогенного комплекса. При этом предполагается, что агенты гетерогенного комплекса независимо от характеристик имеют общую цель, и способны корректировать свои действия в ходе выполнения поставленной задачи. Описывается структура взаимодействия внутри гетерогенного комплекса. Приводится информация о реализованной системе взаимодействия с человеком как агентом мобильного робототехнического комплекса. Описывается структура человеко-машинного взаимодействия внутри гетерогенного робототехнического комплекса. При этом гетерогенный комплекс рассматривается как многоагентная система. Новизна подхода, описываемая авторами в статье, заключается в рассмотрении человека как равноправного агента многоагентной системы наравне с интеллектуальными роботами. Прототип системы взаимодействия с человеком, как с агентом робототехнического комплекса, был разработан и протестирован средствами факультетской лаборатории робототехники НИЯУ МИФИ. В настоящее время ведутся работы по повышению качества взаимодействия и унификации системы взаимодействия.

Ключевые слова: системы управления, робототехника, многоагентные системы, человеко-машинное взаимодействие, голосовые сообщения, гетерогенные системы, мобильные роботы, интеллектуальные системы, робототехнические комплексы, распознавание речи

Abstract: The article reviews a system of management of robotic system in which a person acts as an executant. Here both person- executant and robot- executant are equal agents of the heterogeneous complex. It is supposed that agents of the heterogeneous complex regardless of the characteristics have a common goal and are able to adjust their actions during the execution of the task. The authors describe the structure of interactions within the heterogeneous complex. The article provides information on the implemented system of interaction with human as with agent of mobile robotic system. The authors describe structure of human-computer interaction in the heterogeneous robotic system. The heterogeneous robotic system is considered as a multi-agent system. The novelty of the approach described by the authors in the article is in considering the person as an equal agent of multi-agent system equal to intelligent robots. The prototype of the system of interaction with a person as an agent of robotic system was developed and tested in the faculty robotics laboratory of MEPhI. At present researchers are focused on improving the quality of interaction and unification of interaction system.

Keywords: control system, robotics, multi-agent systems, human-computer interaction, voice messages, heterogeneous systems, mobile robots, intelligent systems, robotic systems, speech recognition

Аннотация: Одна из основных задач искусственного интеллекта - сделать общение человека с машиной проще, в частности, предоставить возможность общения на естественном языке. Реализации этой цели служит создание естественно-языковых интерфейсов - программ, которые воспринимают текстовое естественно-языковое сообщение и либо переводят его в некоторый формальный язык, либо выполняют некоторое действие в соответствии с принятым сообщением [1]. Для того, чтобы система могла понять смысл текста, она должна разобрать каждое слово предложения а также соотношение этих слов внутри предложения. Разбор слов в агглютинативных языках на первый взгляд кажется довольно сложной задачей, поскольку такие языки характеризуются богатством словообразовательных и словоизменительных аффиксов. Однако аффиксы в агглютинативных языках выражают только одно значение, что приводит к нанизыванию аффиксов при выражении разных грамматических значений. Другая особенность аффиксов - они могут примыкать к основе с разных сторон. Также в агглютинативных языках обычно отсутствуют разнообразные типы склонения и спряжения [2]. Одним из агглютинативных языков является башкирский язык, для которого создана программа автоматического анализа башкирской морфологии Bashmorph. Эта программа умеет определять значение введенного в него слова, а также в форме какого лица (числа, падежа, наклонения и т.д.) оно стоит. На основе такой программы можно строить частотные словари, автоматические переводчики, поисковые системы и многое другое [3]. Технический прогресс ставит новые задачи, вводит новые термины и изменяет среду обитание человека. Все эти изменения отражает в себе язык, являющийся средством общения людей между собой, а в будущем – человека с машиной. Создание естественно-языковых интерфейсов для агглютинативных языков является важной задачей для сохранения и дальнейшего развития таких языков.

Ключевые слова: парсер, грамматика, разбор, агглютинативный язык, мультиагентная система, естественно-языковой интерфойс, explainer, агент, человеко-машинное взаимодействие, система коммуникаций

Abstract: The article describes main principles of the remote direct memory access technology (RDMA) in highperformance computing systems. The specific attention is given to the algorithms for data transmission to and from network. The author reviews standard algorithm for data transmission and RDMA algorithm on the example of TCP/IP-based networks. The author studies the most popular computational architectures supporting remote direct memory access, proves the effectiveness of RDMA for high-performance network architectures on the example of 10 Gigabit Ethernet. Using the theory of sets and calculations of processor\’s work cycles during the processing of network instructions and data the author compares performance of the nodes of computing system transmitting data via standard algorithm and nodes that implement RDMA technology. The article explains the expedience of RDMA implementation for compute nodes of high-performance architectures. In modern computer architectures computing nodes are interconnected via network, so a considerable amount of data is transmitted through network. One of the methods of improving the efficiency of computing nodes and the network as a whole is to offload processor of network computations with the remote direct memory access technology (RDMA). RDMA-mode is a technology for transmitting network data without CPU, directly from the network adapter buffer to application buffers, thereby freeing the CPU from processing network data. In high-performance computing architectures, systems the amount of incoming and outgoing network traffic is very high and the processing of network data occupies a large amount of CPU time, so the proposed technology of remote direct memory access is highly relevant to offloading processor of a specific computing node and hence to improving the performance of the whole system . Compared with the standard data transmission in which the processor of a compute node system completely handles network data RDMA technology frees the CPU from network load and makes it possible to focus all production capacity to internal tasks increasing the speed and reliability of the whole system.

Keywords: high-performance architectures, remote access, direct access, network technologies, processor performance, CPU performance, RDMA, network adapter, TCP/IP, data transmission, GigabitEthernet

Аннотация: Целью работы является рассмотрение архитектуры разработанной системы верификации орфографии финно-угорских языков. Архитектура разработанной системы разбита на функциональные блоки. Каждому функциональному блоку дается дается подробное описание. На приведенном рисунке рассматривается взаимоотношение функциональных блоков в системе. В работе также рассматриваются основные преимущества разработанной системы перед существующими и дается диаграмма использования разработанной системы.

Ключевые слова: программное обеспечение, верификация орфографии, проверка орфографии, компьютерная лингвистика, обработка естественных языков, архитектура системы, финно- угорские языки, спелл-чекер, функциональные блоки, лингвистические компоненты.

Abstract: In this article the author shows that the process of building a system of technological process automation requires creating a hie rar chy of interconnected dia grams: struc tural – functional – an electronic circuit dia gram – wiring diagram. The author des cribes basic components of the intelligent CAD «Controlics». The article shows basic principles of a new method of automatic generation of functional circuits, based on a compact representation of a set of measuring and executive circuits in the form of trees of circuit solutions and the allocation of some branches of the tree into special templates from which to derive functional diagrams. The author presents an algorithm that allows to identify and to exclude from consideration the schemes that are technically unrealizable on the level of the electrical connections. A formulation of the problem of generalization of functional circuits structures based on rough sets theory and stages of its solution is given. As a result the author deÞ nes production rules, the application of which allows generation of control systems circuits in automatic mode. The article describes the methodology, software and technological features of the proposed method and functional features required for the implementation of the software.

Keywords: Software, design, scheme, connection, chain, pattern, verification, generic, heuristics, products