diff --git a/pages/students/2024/adrian_ondra/README.md b/pages/students/2024/adrian_ondra/README.md
new file mode 100644
index 00000000..d7323914
--- /dev/null
+++ b/pages/students/2024/adrian_ondra/README.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: Adrián Ondra
+published: true
+taxonomy:
+    category: [bp2027]
+    tag: [nlp,mind-maps,information-extraction]
+    author: Daniel Hladek
+---
+
+
+rok začiatku štúdia: 2024
+
+# Bakalársky projekt 2027
+
+Automatická tvorba myšlienkových máp
+
+Predbežné úlohy:
+
+- Naučte sa Python, nainštalujte si Anaconda
+- Zistite, ako funguje entity recognition a dependency parsing, a ako sa tieto techniky dajú využiť na identifikáciu kľúčových pojmov a ich vzťahov. Napíšte krátku správu (2-3 strany) s relevantnými vedeckými článkami
+- Oboznámte sa s nástrojmi na vizualizáciu grafov a knowledge graphov (napr. [NetworkX](https://networkx.org/), [Graphviz](https://graphviz.org/))
+
+Možné ciele semestrálneho projektu:
+
+- Implementovať pipeline na extrakciu kľúčových pojmov a ich vzťahov zo vstupného textu.
+- Vytvoriť vizualizáciu myšlienkovej mapy z automaticky extrahovaných entít.
+- Porovnať rôzne metódy extrakcie kľúčových slov a zhodnotiť ich vhodnosť pre generovanie myšlienkových máp.
diff --git a/pages/students/2024/samuel_stucka/README.md b/pages/students/2024/samuel_stucka/README.md
new file mode 100644
index 00000000..30da0b01
--- /dev/null
+++ b/pages/students/2024/samuel_stucka/README.md
@@ -0,0 +1,26 @@
+---
+title: Samuel Štucka
+published: true
+taxonomy:
+    category: [bp2027]
+    tag: [nlp,corpus,text-processing]
+    author: Daniel Hladek
+---
+
+
+rok začiatku štúdia: 2024
+
+# Bakalársky projekt 2027
+
+Tvorba a spracovanie korpusu novinových článkov
+
+
+Predbežné úlohy:
+
+- Naučte sa Python, nainštalujte si Anaconda
+- Oboznámte sa s metódami získavania a extrakcie textu z HTML novinových článkov (napr. [Readability](https://github.com/buriy/python-readability), [Trafilatura](https://github.com/adbar/trafilatura))
+
+Možné ciele semestrálneho projektu:
+
+- Pripraviť čistý korpus novinových článkov s metadata informáciami.
+- Implementovať pipeline na extrakciu a normalizáciu textu z rôznych zdrojov.
diff --git a/pages/students/2024/sebastian_kiss/README.md b/pages/students/2024/sebastian_kiss/README.md
new file mode 100644
index 00000000..2b48bff8
--- /dev/null
+++ b/pages/students/2024/sebastian_kiss/README.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+title: Sebastián Kišš
+published: true
+taxonomy:
+    category: [bp2027]
+    tag: [multimodal,dataset,evaluation]
+    author: Daniel Hladek
+---
+
+
+rok začiatku štúdia: 2024
+
+# Bakalársky projekt 2027
+
+Dáta pre vyhodnotenie multimodálnych jazykových modelov
+
+Úlohy:
+
+- Naučte sa Python, nainštalujte si Anaconda
+- Oboznámte sa s knižnicou [Hugging Face Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets) a metódami hodnotenia multimodálnych modelov. Zistite, čo sú multimodálne jazykové modely (napr. BLIP, LLaVA, FLAN-PaLM). Ako sa hodnotí kvalita multimodálnych výstupov? Napíšte krátku správu (2-3 strany) s relevantnými vedeckými článkami
+- Oboznámte sa s existujúcimi multimodálnymi benchmarkmi (VQA, Visual Question Answering, Image Captioning)
+
+Možné ciele semestrálneho projektu:
+
+- Pripraviť nový evalučný dátový súbor pre multimodálne jazykové modely.
+- Vytvoriť benchmark na porovnanie kvality výstupov rôznych multimodálnych modelov.
+- Implementovať automatickú metriku na hodnotenie semantickej zhody medzi textovými a vizuálnymi reprezentáciami.
diff --git a/pages/students/2024/yehor_piliavin/README.md b/pages/students/2024/yehor_piliavin/README.md
new file mode 100644
index 00000000..6544368e
--- /dev/null
+++ b/pages/students/2024/yehor_piliavin/README.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: Yehor Piliavin
+published: true
+taxonomy:
+    category: [bp2027]
+    tag: [llm,alignment,steering-vectors]
+    author: Daniel Hladek
+---
+
+
+rok začiatku štúdia: 2024
+
+# Bakalársky projekt 2027
+
+Úprava generovania vo veľkých jazykových modeloch pomocou riadiacich vektorov
+
+Predbežné úlohy:
+
+- Naučte sa [Python](https://student.kemt.fei.tuke.sk/python/home)
+- Zistite, ako funguje neurónová sieť typu Transformer a ako sa trénuje veľký jazykový model. Napíšte o tom krátku správu (2 alebo 3 strany) kde uvediete aj relevantné vedecké články
+- Oboznámte sa s konceptom [steering vectors](https://arxiv.org/abs/2310.05915) -- ako sa vytvárajú, ako ovplyvňujú generovanie jazykových modelov
+- Pozrite sa na prácu s latentnými reprezentáciami v Transformeroch (napr. attention mechanisms, intermediate layer activations)
+
+Možné ciele semestrálneho projektu:
+
+- Vyvinúť metódu na vytváranie riadiacich vektorov pre konkrétne vlastnosti generovania.
+- Implementovať a vyhodnotiť vplyv steering vectors na kvalitu a štýl výstupov LLM.
+- Nájsť spôsob ako kombinovať viaceré steering vektory pre súčasné riadenie viacerých aspektov generovania.