mipt_d1_evaluation_rubric
МФТИ — D1 Evaluation Rubric (Постановка задачи)
Создано: 2026-03-10. Феанор worker.
Дедлайн D1: 14 марта 2026, 23:59 MSK
Что проверяем (D1 = Постановка задачи)
Студент сдаёт:
1. README.md — краткое описание задачи (1 страница)
2. report.md — секция D1: формализация (2 страницы)
Время на проверку: ~5 мин на команду.
Чеклист (0-10 баллов)
README.md (3 балла)
| # | Критерий | Баллы |
|---|---|---|
| 1 | Название проекта в заголовке (не “[Название проекта]”) | 0.5 |
| 2 | Одно предложение: ЧТО оптимизируем и ЗАЧЕМ | 0.5 |
| 3 | Имена команды указаны | 0.5 |
| 4 | Математика: min_{x} f(x) + g(x) с расшифровкой f, g, x | 1.0 |
| 5 | Baseline статья: авторы + arxiv ссылка | 0.5 |
report.md / Секция D1 (7 баллов)
| # | Критерий | Баллы |
|---|---|---|
| 6 | 1.1 Задача: формальная постановка min_{x ∈ X} f(x) + g(x) | 1.5 |
| 7 | Обозначения: таблица с расшифровкой символов | 1.0 |
| 8 | Предположения: конкретные (L-smooth? μ-strongly convex? convex?) | 1.0 |
| 9 | 1.2 Метод: конкретный алгоритм (не “мы используем GD”) | 1.5 |
| 10 | Итерация: формула обновления x_{k+1} = … | 1.0 |
| 11 | 1.3 Данные: датасет, цель, метрика | 1.0 |
Частые ошибки (−0.5 балл каждая)
| Ошибка | Описание |
|---|---|
| Placeholder | “[Название]”, “[Имена]”, “[TODO]” не заполнены |
| Нет математики | Задача описана словами, нет формулы min |
| Расплывчатый метод | “Используем нейросеть” без оптимизационного метода |
| Нет ссылок | Нет ни одной arxiv ссылки |
| Нет воспроизводимости | Нет requirements.txt или инструкций для запуска |
Оценки
| Баллы | Оценка | Комментарий |
|---|---|---|
| 9–10 | ✅ Отлично | Публикуемая постановка |
| 7–8 | 👍 Хорошо | Мелкие дыры в формализации |
| 5–6 | 🟡 Удовлетворительно | Задача понята, но неформально |
| 3–4 | ⚠️ Слабо | Существенные пробелы |
| 0–2 | ❌ Не сдано | Placeholder, нет математики |
Пример хорошей D1 постановки
Задача: min_{W∈ℝ^{d×c}} (1/n)∑ CrossEntropy(W·X_i, y_i) + λ‖W‖₁
f(W) = (1/n)∑ CrossEntropy(W·X_i, y_i) — L=1.0-гладкая (batch mode)
g(W) = λ‖W‖₁ — prox_{αg}(W) = soft_threshold(W, αλ)
Метод: Stochastic Proximal Gradient (SGD + prox L1)
W_{k+1} = soft_{αλ}(W_k - α · ∇̂f(W_k))
Baseline: обычный SGD без регуляризации (Kingma & Ba, ICLR 2015, arXiv:1412.6980)
Как проверять форки
- Открыть
github.com/MerkulovDaniil/mipt25-opt-project-template/network/members - Каждый форк = одна команда (проверить что не дефолтный readme)
- Смотреть последний коммит — если до 14 мар 23:59 → зачтено
Форков сейчас (10 мар): 0 (announce не отправлен!)
Если форков мало после дедлайна
Причины:
1. Announce не отправлен → нужен немедленно (есть в /review)
2. Студенты не знают шаблон → нужен tutorial
3. D1 слишком сложный → упростить требования
Action при 0 форков 15 мар: создать Todoist задачу “МФТИ: продление D1 + tutorial”
По вопросам: Тришин, Ребриков, Рубцов, Забара, Хафизов — ассистенты курса