Колаборатория.Образование Chat

Учиться, исследовать, задавать вопросы — Колаборатория поздравляет с 1 сентября! Дорогие студенты, преподаватели и все причастные, от всей души поздравляем вас с Днём знаний! ❤️ В прошлом году мы советовали студентам интересоваться, задавать вопросы, тусоваться и делегИИровать с умом. За год ничего принципиально не изменилось — разве что искусственный интеллект стал ещё настойчивее предлагать сделать за нас вообще всю работу 😱 Поэтому в этом году пожелаем немного другого: 1️⃣ Не переставайте удивляться. Хорошее исследование начинается с вопроса, который вам действительно интересно исследовать! 2️⃣ Не бойтесь сложных задач, ведь если всё сразу понятно, возможно, вы просто ещё не дошли до самого интересного. 3️⃣ Используйте ИИ как инструмент, а не как замену собственной голове. Пусть он помогает искать, структурировать, проверять гипотезы и спорить с вами — но оставляет вам самое важное: думать. Новый учебный год официально начался, а значит, кто-то уже пообещал себе в этот раз всё делать заранее 🤣 Поэтому этот совет мы оставляем неизменным! Встраивайте цифровые инструменты и ИИ в исследовательскую работу без ущерба для качества, заглядывайте в наш «Живой учебник» и поручайте машине рутинные задачи, оставляя себе пространство и время для развития! Напоминаем, что ещё есть шанс выиграть печатную версию учебника в нашем розыгрыше — итоги подведём уже сегодня в 18:00! 4️⃣ Ищите людей, с которыми хочется делать проекты и коллаборации. Нет ничего лучше единомышленников, которые готовы поддержать ваши идеи 🌚 5️⃣ Оставляйте место для случайностей. Наверное, тут и комментарии излишни — иногда самые великие идеи сначала кажутся совершенно неосуществимыми 😟 И если Иван Бунин когда-то решил просто не возвращаться после каникул, то мы такой радикальный образовательный метод всё-таки не рекомендуем. Лучше возвращайтесь. В университеты, школы, лаборатории, библиотеки, к своим исследованиям — и к нам. В новом учебном году продолжим разбираться, как технологии меняют

ИИ-помощник «Агата»: ассистент для работы с данными Российская IT-компания Agentic Lab представила интеллектуального помощника «Агата» для комплексной работы с документами. Продукт работает на стыке передовых моделей Mistral и Gemma, дополненных сервисом Evolution Computer. 💯 Ключевая особенность: все вычисления производятся на российских GPU, а инфраструктура Cloud.ru позволила сократить время отклика до 10-15 секунд. Что умеет «Агата»: • быстро обрабатывает юридические тексты и объемные материалы; • находит скрытые факты, перекрестные ссылки и смысловые взаимосвязи в массиве данных; • структурирует информацию и помогает готовить итоговые документы. Чем полезна специалистам: • сокращает время анализа договоров и судебной практики, автоматически подсвечивая риски и разночтения; • помогает в работе с научными статьями, отраслевыми отчетами и базами данных; • выстраивает логические цепочки между разрозненными данными. ✔️ Есть пробный период ↗️ Подробнее про ИИ-ассистента можно узнать на сайте компании 🌐 Колаборатория в MAX #colab_инструмент

Мастер-классы Летней Колаборатории 2026 — освойте инструменты в онлайн-формате Присоединитесь к программе Летней Колаборатории и освойте инструменты в комфортном для вас темпе! О том, как ярко прошла Летняя Колаборатория 2026, вспоминаем в канале @colaboratoria_edu по хэштегу #colab_летняя_школа. А в этом году мы впервые добавили полноценный онлайн-формат: все 8 мастер-классов доступны в записи. ✔️ Можно приобрести всю программу сразу или выбрать отдельные занятия под свои исследовательские задачи. Онлайн доступны 8 мастер-классов от наших экспертов: 1️⃣ Юрий Колотаев: «Как выбрать подходящие данные под свою исследовательскую задачу? Типология данных» — о связи исследовательского вопроса, метода и эмпирической базы; 2️⃣ Юрий Колотаев: «Как сделать научную работу с LLM устойчивой и воспроизводимой» — о валидации результатов и работе с неструктурированными данными; 3️⃣ Александра Бордунос: «ИИ-помощники для нарративного, систематического обзора литературы и scoping review + Zotero» — как организовать работу с научными источниками; 4️⃣ Александра Бордунос: «Выводим работу с научной литературой на новый уровень» — создаём собственную среду для работы с библиотекой текстов в Claude, Qwen, Perplexity и Алисе Про; 5️⃣ Владимир Рубцов: «Собираем данные с помощью ИИ: пишем парсер на Python и собираем персонального ИИ-агента на n8n» — от автоматизации сбора данных до собственного исследовательского агента; 6️⃣ Егор Перехожев: «Сетевой анализ: от текста к сети» — как превращать тексты и открытые данные в сети и корректно интерпретировать связи, сообщества и центры влияния; 7️⃣ Илона Стадник: «Динамический дискурс-анализ: тренды и поворотные точки» — как находить изменения и переломы в больших массивах текстов; 8️⃣ Илона Стадник: «Process tracing и каузальный анализ события» — как восстанавливать причинную логику событий и проверять конкурирующие гипотезы. Получился набор практических инструментов для всего исследовательского цикла: от выбора данных и работы с лите

Ваш помощник для работы с научной информацией — Consensus Разбираем инструменты для исследований — сегодня про Consensus, ИИ-поисковик для работы с научной литературой. Сервис ищет по базе из более чем 220 млн рецензируемых научных работ и помогает не просто находить статьи, а быстро сопоставлять результаты исследований и разбираться, к какому выводу приходит научная литература по вашему вопросу. Как работать с инструментом? 1️⃣ Сформулируйте исследовательский вопрос и настройте выдачу с помощью фильтров: год публикации, число цитирований, дизайн исследования, рейтинг журнала, размер выборки, научная область и другие параметры. 2️⃣ Получите подборку релевантных работ и синтез основных результатов со ссылками на источники. ❓ Для вопросов, на которые можно ответить «да или нет», работает Consensus Meter: он показывает, как распределяются выводы наиболее релевантных исследований между Yes, No, Possibly и Mixed. Consensus также может: 🔵 сравнивать выводы нескольких исследований; 🔵 визуализировать развитие научной дискуссии и связи между публикациями; 🔵 работать с полными текстами статей и отвечать на вопросы по ним; 🔵 сохранять публикации в коллекции и экспортировать их в библиографические менеджеры. Конечно, напоминаем, что, как и с любым ИИ-инструментом для исследований, итоговые выводы лучше перепроверять по оригинальным публикациям, а не ограничиваться сгенерированным резюме. Среди инструментов для похожих задач можно также выделить Scite AI, Paperguide и Perplexity. Об этих и других сервисах для исследовательской работы рассказываем в 6 главе «Живого учебника». ↗️ ИИспользуем инструмент 🌐 Колаборатория в MAX #colab_инструмент