AI research · product · public expertise
Мария
Молчанова
Эксперт международного уровня по искусственному интеллекту, исследователь МФТИ и IT-предприниматель.
Исследую и создаю LLM-системы: RAG, Prompt & Instruction Engineering, conversational AI, персонализацию, data-centric AI и оценку качества. Публикую результаты на международных площадках, выступаю перед научной и индустриальной аудиторией и развиваю собственный AI-продукт.
Главные достижения
То, что считывается за 20 секунд
Федеральное телевидение, Минобрнауки, признание собственного AI-проекта и принятая работа на воркшопе при одной из ведущих NLP-конференций.
Выступление в Минобрнауки России
ИИ и передовые технологии в образовании, науке и бизнесе.
Номинант «Новатор Москвы» 2026
Собственный AI-проект прошёл второй этап оценки премии Мэра Москвы.
Работа принята на GroundLM @ EMNLP 2026
RAG для компактных языковых моделей, grounding и in-context distillation.
Research + Product
Исследователь МФТИ, ex-Product Owner DS-направления Сбера / ДомКлик, IT-предприниматель.
Исследования
От RAG до персонализации LLM
Темы собраны не по модным словам, а по реальным исследовательским линиям, публикациям и текущей работе.
RAG и Grounded AI
Retrieval-Augmented Generation, grounding, работа компактных моделей с внешними источниками знаний, повышение фактичности и эффективности AI-систем.
Prompt & Instruction Engineering
Системное проектирование инструкций для LLM: от prompt patterns до структурирования сложных задач и экспериментальной проверки качества.
Data-centric AI и разметка данных
Gold datasets, crowdsourcing, экспертная разметка, LLM-assisted annotation, quality control и inter-annotator agreement.
Conversational AI и AI-ассистенты
Архитектуры диалоговых систем, AI-ассистенты, речевые функции, управление контекстом и сценариями взаимодействия.
Персонализация и computational personality
Big Five, text-based personality prediction, симуляция personality traits и управляемое поведение LLM-персон.
LLM evaluation, synthetic data и LLM-as-a-Judge
Оценка качества генерации, автоматические judge-модели, фильтрация синтетических данных, faithfulness и groundedness.
Научные публикации
Международные proceedings, ACL, IEEE, Springer и EMNLP workshops
Все публичные научные работы — с описанием метода, результатов и статуса площадки.
Enhancing Small Language Models in RAG via Triplet-Guided In-Context Distillation
Новый training-free подход к RAG для компактных языковых моделей: LLM формирует структурированные примеры, которые помогают SLM лучше использовать найденные источники без дополнительного дообучения.
ChatGPT vs. Crowdsourcing vs. Experts: Annotating Open-Domain Conversations with Speech Functions
Сравнение экспертов, краудсорсеров и ChatGPT в сложной дискурсивной разметке диалогов. Структурированная древовидная схема позволила LLM приблизиться к человеческому качеству на части задач.
Improving LLM-Driven Data Annotation Through Structured Instruction Engineering
Исследование того, как структурирование инструкций меняет качество LLM-разметки: instruction engineering рассматривается как самостоятельный инструмент управления качеством автоматической аннотации.
Exploring the Potential of Large Language Models for Text-Based Personality Prediction
Исследование LLM для определения черт личности по тексту: Big Five, prompt engineering и сравнение с традиционными подходами.
Text-based Personality Prediction Using Large Language Models
Продолжение исследовательской линии LLM + personality: определение личностных характеристик по тексту и анализ эффективности prompt-based подходов.
Exploring the Potential of Large Language Models to Simulate Personality
Переход от распознавания личности к её симуляции: насколько LLM умеют устойчиво воспроизводить заданные Big Five характеристики и как это измерять.
Выступления
Федеральные и международные площадки
На главной — наиболее сильные события. Полный список отсортирован по значимости, а у международных конференций собраны фотографии выступлений.
Выступление в Минобрнауки России
Доклад в Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации о развитии и практическом применении ИИ и передовых технологий.
The 5th IEEE International Conference on Human-Machine Systems
Очный научный доклад “Improving LLM-Driven Data Annotation Through Structured Instruction Engineering”.
The 2nd International Conference on Foundation and Large Language Models
Очный доклад “Text-based Personality Prediction Using Large Language Models”.
Data Fest 2024 · Open Data Science (ODS)
Большой профессиональный доклад о data annotation, quality control и автоматизации разметки с помощью LLM.
СМИ
Когда исследование выходит за пределы лаборатории
Экспертные комментарии федеральным и деловым СМИ и материалы об исследованиях.
Первый канал · «Доброе утро»
«Искусственный интеллект, у тебя ошибочка вышла!»
«Коммерсантъ Наука»
«Искусственный интеллект разгадывает человека»
«Известия»
«Тень независимости: ИИ сможет самообучаться на текстах без помощи человека»
Образование