Challenges-on-generating-structurally-diverse-graphs

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по генерации структурно разнообразных графов. Авторы впервые формализуют и системно исследуют задачу построения наборов графов с максимальным структурным разнообразием — задача, критически важная для тестирования алгоритмов на графах, оценки нейросетевых приближений и построения бенчмарков. В работе подробно анализируется, как определить меру разнообразия для множества графов и почему задача не сводится к стандартным генераторам случайных графов. Введён показатель diversity на основе агрегирования попарных расстояний между графами (Energy), обладающий важными теоретическими свойствами, как монотонность и уникальность. Экспериментально исследованы и сравниваются различные алгоритмы генерации: жадный отбор из большого пула, генетические алгоритмы, локальная оптимизация и нейросетевые генеративные модели. Показано, что предлагаемые методы существенно превосходят классические случайные модели, например, Erdős–Rényi, GraphWorld, по мере diversity, позволяя получать выборки графов с сильно отличающимися характеристиками. Исследование также даёт новые инсайты о свойствах различных метрик расстояния между графами. Работа будет полезна исследователям в области графов, алгоритмистам, а также разработчикам бенчмарков и тестовых наборов для графовых задач.

статья | код

DVAR

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по ускорению персонализации text-to-image моделей при помощи нового критерия ранней остановки обучения. Авторы анализируют динамику тренировки популярных методов кастомизации, таких как Textual Inversion, DreamBooth и Custom Diffusion, и показывают, что стандартные метрики сходимости не отражают реальный прогресс и часто неинформативны. Ключевой вклад работы — введение критерия Deterministic VARiance Evaluation (DVAR), который позволяет автоматически и гораздо раньше завершать обучение без потери качества результатов. DVAR оценивает стабилизацию детерминированной версии loss на фиксированном наборе данных, что позволяет сократить время обучения до 8 раз. Авторы демонстрируют эффективность подхода на 48 концептах и трёх популярных personalization-методах. Эксперименты показывают, что ранняя остановка по DVAR почти не снижает качество генерации, а также предотвращает переобучение и экономит вычислительные ресурсы. Работа будет полезна исследователям и инженерам, работающим с кастомизацией diffusion-моделей, а также разработчикам инструментов для креативных и промышленных задач генерации изображений.

статья | код

🔥Набор стажеров в проекты свободного ПО от программы «Код для всех» до 31 июля — в программе уже 12 проектов!

Новый сезон оплачиваемых стажировок «Код для всех» уже стартовал! Кружковое движение НТИ вместе с партнерами приглашают к участию школьников, студентов и молодых разработчиков, готовых включиться в проекты свободного ПО и помочь в их развитии.

📥 Прием заявок до 31 июля

Стажеров ждут в open source продуктах от CyberOK, ROBBO, Кружкового движения НТИ и платформы Берлога. Теперь в программе 12 проектов — участники могут выбрать одно или несколько направлений. Для подачи заявки нужно заполнить анкету, прикрепить свои достижения и ссылки на уже имеющиеся контрибьюшены.

👨‍💻 Прошедшие отбор разработчики будут в течение 2-4 месяцев писать код в open source проектах под руководством менторов и смогут получать ежемесячную стипендию или итоговое вознаграждение от партнеров.

🌐 подробная информация и регистрация — по ссылке

Внимательно следите за новостями в чате и канале конкурса! Ждем ваши заявки 🫶