Киселев Никита Сергеевич

Киселев Никита Сергеевич

Персональная страница
kiselev.ns@phystech.edu
@kisnikser
Google Scholar
eLibrary

Окончил бакалавриат (2024, с отличием) и магистратуру (2026, с отличием) кафедры Интеллектуальных систем МФТИ, в настоящее время — аспирант кафедры, научный руководитель — А. В. Грабовой. Тема диссертации — масштабирование параметрических моделей машинного обучения на основе локальной геометрии поверхности оптимизации. Senior ML Research Engineer в Kandinsky Lab, Сбер: дообучение (SFT) и выравнивание (RLHF) моделей генерации аудио и видео по тексту и изображению Kandinsky 6.0; ранее работал над моделями изображений и видео Kandinsky 5.0 и 4.1. Организатор и преподаватель курса «Глубокое обучение» в МФТИ, преподаватель курса «Диффузионные модели» в СберУниверситете. Автор более 10 научных работ.

Профессиональные интересы: генеративный ИИ (диффузионные модели, выравнивание), геометрия ландшафта функции потерь, анализ гессиана, определение достаточного размера выборки, оптимизация.

Публикации

Статьи в трудах конференций

  1. D. Yarmoshik, A. Rogozin, N. Kiselev, D. Dorin, A. Gasnikov, D. Kovalev. Decentralized Optimization with Coupled Constraints // ICLR, 2025.
  2. V. Meshkov, N. Kiselev, A. Grabovoy. ConvNets Landscape Convergence: Hessian-Based Analysis of Matricized Networks // Ivannikov ISPRAS Open Conference, 2024.

Статьи в журналах

  1. N. Kiselev, V. Meshkov, A. Grabovoy. Robust Convergence of Loss Landscapes through Distributional Averaging // Труды Института системного программирования РАН, 2026.
  2. D. Dorin, N. Kiselev, A. Grabovoy. Decoding visual information from neural signals: image reconstruction based on joint functional magnetic resonance imaging and electroencephalography analysis // Информатика и её применения, 2026.
  3. N. Kiselev, A. Grabovoy. Sample Size Determination: Posterior Distributions Proximity // Computational Management Science, 2025.
  4. N. Kiselev, A. Grabovoy. Sample Size Determination: Likelihood Bootstrapping // Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2025.
  5. N. Kiselev, A. Grabovoy. Unraveling the Hessian: A Key to Smooth Convergence in Loss Function Landscapes // Doklady Mathematics, 2024.
  6. D. Dorin, N. Kiselev, A. Grabovoy, V. Strijov. Forecasting fMRI Images From Video Sequences: Linear Model Analysis // Health Information Science and Systems, 2024.

Технические отчёты

  1. Kandinsky Lab. Kandinsky 6.0 Video: Foundation Models for Synchronized Video and Audio Generation // arXiv, 2026.
  2. Kandinsky Lab. Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation // arXiv, 2025.

Препринты

  1. E. Petrov, N. Kiselev, V. Meshkov, A. Grabovoy. Closing the Curvature Gap: Full Transformer Hessians // arXiv, 2025.
  2. N. Kiselev, A. Grabovoy. Curvature-Aligned Probing for Local Loss-Landscape Stabilization // arXiv, 2026.

Доклады и тезисы конференций: kisnikser.github.io.

Преподает

Моя первая научная статья Компьютерное зрение Методы глубокого обучения