Робастное распределенное обучение, состязательные атаки и многоагентные системы — 2026

Проект направлен на увеличение устойчивости больших моделей машинного обучения по отношению к изменениям входных данных, а также по отношению к сбоям в многоагентной сети. Обучение современных больших языковых моделей проходит именно на распределенных архитектурах, поэтому использование алгоритмов, робастных к помехам в сети (например, отключению ее участников или ненадежному их поведению), является актуальной темой для машинного обучения в целом.