Конференционный цикл 2025 года в области искусственного интеллекта зафиксировал важный перелом: мировое сообщество всё чаще оценивает исследования не по «рекордам» отдельных показателей, а по научной состоятельности результата — его устойчивости, проверяемости, воспроизводимости и практической переносимости. На первый план выходят инженерия устойчивого обучения больших моделей, строгие процедуры оценки качества (включая задачи с открытым ответом), контроль рисков «запоминания» данных, а также формализуемые требования к надёжности и управляемости интеллектуальных систем.
Настоящий обзор подготовлен в формате аналитического материала для сайта ИМИСС МГУ: он обобщает сигналы 2025 года по итогам ключевых международных площадок и формулирует основные тренды исследовательской методологии на 2026 год — в терминах, применимых к планированию научных программ и проектных работ.
Почему важно анализировать «сезон конференций», а не одну площадку
В международной научной практике конференции первого эшелона выполняют роль механизма нормирования: именно они закрепляют, какие типы научного вклада считаются значимыми, какие доказательства — достаточными, а какие процедуры сравнения — корректными. По этой причине отдельные «громкие результаты» в отрыве от общей картины часто вводят в заблуждение: они могут отражать краткосрочный эффект настройки или частный выигрыш на ограниченном наборе тестов.
В 2025 году методологические сигналы распределились по нескольким «витринам» одновременно. Площадки общего контура машинного обучения (NeurIPS, ICML, ICLR) задают рамку требований к доказательности и воспроизводимости. Конференции компьютерного зрения (прежде всего CVPR) концентрируют прогресс в пространственных и многомодальных представлениях, критичных для робототехники и цифровых двойников. Конференции по обработке языка (ACL/EMNLP) формируют культуру измеримости качества языковых систем, особенно в задачах анализа, рассуждения и принятия решений. Наконец, площадки по данным, поиску и веб-системам (KDD, SIGIR, WWW) фиксируют переход к инфраструктурным решениям: качественное извлечение знаний, надёжные процедуры работы с данными, анализ социальных эффектов технологий.
Главный сдвиг 2025 года — от «гонки показателей» к инженерии научной состоятельности
Если суммировать результаты и дискуссии 2025 года в одном тезисе, то он звучит так: качество исследования всё чаще определяется тем, насколько результат удерживается в реальных условиях — при изменении данных, параметров обучения, длины контекста, постановки задачи и внешних ограничений.
Отсюда вытекает три практических следствия.
- Во-первых, усиливается спрос на «инженерию устойчивости» больших моделей: архитектурные решения и режимы обучения должны не просто давать выигрыш, но и снижать вероятность нестабильности, деградаций и непредсказуемого поведения.
- Во-вторых, оценка качества превращается в самостоятельную инфраструктуру: исследовательский вклад всё чаще состоит не в одной «таблице результатов», а в корректно построенном наборе испытаний, анализе ошибок, проверке переносимости, оценке неопределённости и контроле влияния данных.
- В-третьих, доверенность перестаёт быть декларацией. Сообщество требует измеримых процедур: контроль «запоминания» данных в генеративных моделях, проверка устойчивости к ложным зависимостям, формализация ограничений поведения агентных систем.
Тренды 2026 года — что становится методологическим стандартом
Устойчивость обучения больших языковых моделей и работа с длинным контекстом
В 2026 году ключевым критерием качества больших языковых моделей становится не только точность, но и устойчивость обучения и работы в длинном контексте. Речь идёт о способности модели сохранять качество при усложнении условий: росте объёма данных, длины входного текста, изменении распределения запросов, а также при переносе на новые предметные области.
Для научных групп это означает необходимость фиксировать устойчивость как обязательную часть доказательной базы: анализ чувствительности к параметрам обучения, проверка деградаций на длинном контексте, описание режимов «отказа» и способов их предотвращения.
Контроль «запоминания» и утечек в генеративных моделях — паспорт обучения
Генеративные модели всё чаще используются там, где цена ошибки высока: в социальной сфере, медицине, финансах, государственном управлении. Поэтому в 2026 году стандартом становится переход от общих рассуждений о рисках к управляемым процедурам: где именно в процессе обучения возникает эффект запоминания, как его обнаруживать, как выбирать момент остановки обучения и как подтверждать отсутствие утечек.
Методологически это приводит к появлению «паспорта обучения»: документируемых контрольных точек, тестов на запоминание и протоколов аудита данных. Для прикладных проектов это становится обязательным требованием доверенности.
Оценка качества как инфраструктура — многоаспектные испытания вместо одной метрики
Задачи, в которых система должна объяснять, аргументировать и предлагать решения, не сводятся к одной числовой оценке. В 2026 году «корректная оценка» всё чаще понимается как система: набор испытаний, позволяющих проверить переносимость, устойчивость к переформулировкам, устойчивость к неполным данным, корректность вывода при изменении условий.
Особенно важно различать два эффекта: улучшение результата за счёт более «удачного подбора» ответа и реальное усиление способности к рассуждению. Для этого применяются расширенные процедуры: серия испытаний по сложности, проверка устойчивости аргументации, анализ разнообразия решений и альтернатив.
Задачи с открытым ответом — ценность разнообразия и альтернатив
Для аналитических и консультационных систем, где важны варианты и сценарии, возникает отдельный риск: формально корректные, но однообразные ответы. В 2026 году качество таких систем оценивается не только по «правильности», но и по тому, насколько система способна предлагать альтернативы, показывать ограничения, сравнивать варианты и выделять риски.
Следовательно, в методологию входят показатели разнообразия, требования к альтернативным гипотезам и структурирование пространства решений.
Извлечение знаний и генерация ответов на основе источников — инфраструктура поиска как обязательный слой
Распространение систем, которые формируют ответы на основе внешних источников, делает критически важным качество извлечения информации: точность поиска, полнота, скорость, устойчивость к шуму и возможность указать происхождение используемых фактов.
В 2026 году корректная научная постановка задач в этом контуре требует описывать не только модель порождения текста, но и всю цепочку работы с источниками: подготовку данных, индексирование, качество извлечения, правила сопоставления и предъявления ссылок.
Устойчивость к ложным зависимостям и «коротким путям» обучения
При работе с реальными данными модели нередко опираются на ложные зависимости: формальные признаки, не отражающие сущность явления, но дающие быстрый выигрыш на тестах. В 2026 году проверка устойчивости к таким «коротким путям» становится стандартом, особенно для ответственных областей.
Методологически это закрепляется через испытания на сдвиг данных, анализ групповых эффектов, проверку переносимости и явное описание границ применимости результата.
Пространственный и многомодальный интеллект — движение к «моделям мира»
В компьютерном зрении и многомодальных системах усиливается линия перехода от распознавания к пространственному пониманию сцен, геометрии и динамики среды. Это создаёт прямую проекцию на цифровые двойники, робототехнику, навигацию и инженерный контроль.
Для исследований это означает необходимость «пространственных» протоколов оценки: корректность геометрических представлений, устойчивость в динамических сценах, переносимость между условиями наблюдения и связка с моделированием среды.
Агентные системы и нормативность поведения — формализуемые ограничения
Развитие автономных систем повышает спрос на формальные способы описания поведения: какие ограничения соблюдаются, как минимизируются нарушения, что происходит при конфликте целей, как проверяется соответствие заданным нормам.
В 2026 году подход «поведение как результат обучения» дополняется подходом «поведение как проверяемый объект»: сценарные испытания, ограничения, правила обновления норм и формализуемые критерии соответствия.
Выводы и предложения ИМИСС МГУ
- В 2026 году методологическая дисциплина становится главным полем конкуренции: устойчивость, воспроизводимость и корректная оценка определяют ценность результата не меньше, чем формальный выигрыш по показателю.
- Оценка качества и работа с данными переходят в разряд инфраструктуры: без протоколов испытаний, контроля происхождения данных и анализа переносимости научные выводы становятся слабозащитимыми.
- Технологическая надёжность в прикладных системах требует измеримости: контроль запоминания, устойчивость к ложным зависимостям, испытания в «жёстких» условиях, а также формализация ограничений поведения.
Предложения (организационные стандарты на 2026 год)
Единый «паспорт исследования».
Для каждого результата фиксировать: гипотезу, базовые сравнения, данные и версии, параметры обучения, вычислительный бюджет, протоколы оценки, границы применимости и сценарии отказа.
Контур инфраструктуры оценки.
Закрепить стандартизированные испытания: переносимость, устойчивость к изменениям данных, проверка разнообразия решений, анализ неопределённости и ошибок.
Контур аудита генеративных моделей.
Для проектов, содержащих генеративную компоненту, вводить процедуры контроля запоминания, контрольные точки обучения и критерии остановки, а также документирование рисков и мер снижения.
Контур извлечения знаний и доказуемости источников.
Для систем, формирующих ответы на основе данных и документов, стандартизировать поиск, индексирование, правила предъявления источников и проверку качества извлечения.
Контур устойчивости и надёжности для ответственных доменов.
Включить испытания на ложные зависимости, сдвиги данных и групповые эффекты как обязательную часть отчётности по качеству.