МЫ ВЕРНУЛИСЬ 🤩

Уже не терпится поделиться, чем мы занимались на конференции EACL в Марокко! Передаём слово нашим спикерам:

😎 Мария Тихонова🗣Программа была сфокусирована на прикладных задачах: бенчмарки, борьба с галлюцинациями, безопасность и робастность ИИ-систем. А вот агентных и мультимодальных тем было минимум

😎

Александр Харитонов

🗣

Живой интерес к нашим работам показывает востребованность создания бенчмарков. Мы возвращаемся с новыми идеями для развития и планами по академическому сотрудничеству

Поездка выдалась насыщенной! На конференцию прошли лишь 800 работ, и мы гордимся, что сразу несколько из них — от нашей команды! В следующий раз возьмём чемоданы побольше и вернёмся с магнитиками!

🤩 — скучаем по нетворкингу с коллегами, но по вам скучали больше 🥹

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

ПРОКАЧАЙТЕ СВОЮ ИИ-МОДЕЛЬ 🤩

Учёные Центра практического искусственного интеллекта Сбера совместно с коллегами представили два исследования, которые делают обучение моделей легче и дешевле 🤩

🤩 Компактные рекомендательные системы

Был предложен новый способ переноса знаний LLM в компактные рекомендательные модели

Как работает: на этапе обучения по истории взаимодействий и текстовым данным формируется профиль пользователя — его предпочтения и поведение. Он переводится в вектор, с которым выравниваются внутренние представления рекомендательной модели

В итоге при выдаче рекомендаций реальному человеку тяжёлая модель уже не нужна

Результаты
🟣 На датасете ML-20M точность NDCG@10 выросла на 5,62%
🟣 Скорость создания рекомендаций выросла в 190 раз

🤩 Метрика для выбора лучшей архитектуры

Разработана метрика Persistence, основанная на топологическом анализе данных

Как работает: над множеством точек в пространстве эмбеддингов строится фильтрация Вьеториса-Рипса, а суммарная персистентность топологических признаков отражает геометрическое разнообразие этого пространства

Метрика позволяет
🟣 Оценивать качество эмбеддингов без разметки
🟣 Подбирать оптимальную архитектуру модели
🟣 Определять, когда лучше остановить обучение

И всё это — без участия человека и тестовых меток. Метод оказался качественнее существующих подходов и теперь помогает экономить GPU-часы, ускоряя разработку и вывод ИИ-решений на рынок

Оба подхода делают обучение моделей эффективнее: меньше ручной работы, меньше затрат и высокие результаты 🤩

🔥 — хотим ещё больше новых открытий

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

🤩 Правильный ответ: Милла Йовович переквалифицировалась в вайбкодера 🤩

Совместно с ClaudeCode и инженером Беном Сигманом она разработала MemPalace — систему долговременной памяти для ИИ.

В её основе лежит древнегреческая техника запоминания Method of Loci, адаптированная для нейросети.

Принцип работы

1️⃣ Система собирает из разговоров важные факты и знания
2️⃣ Затем она создаёт из них иерархическую структуру
3️⃣ И во время диалога выбирает нужную информацию с помощью семантического поиска

Решение рвёт все рекорды 🤩

🟣 100% на бенчмарке LongMemEval
🟣 На GitHub уже 22 тысячи звёзд

Но больше всего проект впечатляет тем, что профессиональная актриса вместе с Claude создала реально работающий софт.

❤️ — теперь ждём от неё игру
🔥 — бегу учиться вайбкодить

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

КТО В ЛАБОРАТОРИИ ГЛАВНЫЙ? 🤩

В свежем выпуске программы «ГигаНаука. Смыслы» ведущий, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбера Альберт Ефимов и молодые учёные — лауреаты Научной премии Сбера Михаил Медведев и Дмитрий Пензар обсудили, как работа исследователей меняется под влиянием искусственного интеллекта. В беседе поучаствовала и нейросеть ГигаЧат 🤩

Главные мысли 🤩

🎨🎨🎨🎨
🧪 Пробирки уходят в цифру


Многие биоинформатики и химики-теоретики сегодня работают иначе: сначала гипотезы проверяют на суперкомпьютерах и только потом — в лаборатории

🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🩶 Проблема не в идеях, а в выборе


ИИ способен предложить тысячи гипотез, но большинство из них окажется нежизнеспособным. Поэтому главный навык учёного — не генерация идей, а умение отличить перспективные от тупиковых

🎨🎨🎨🎨🎨
🖥 Опыт не загрузишь


У ИИ нет и не будет того самого «учёного чутья», которое передаётся от наставника к ученику через практику, ошибки и опыт

🎨🎨🎨🎨
❓ Кто управляет процессом?

Если учёный только придумывает идеи — он делает то же, что уже умеет ИИ. Если сам ставит цель и критически оценивает результат — ИИ остаётся инструментом в его руках

К 2050 году граница между фундаментальной и прикладной наукой станет неразличимой: даже базовые исследования всё чаще будут вестись с прицелом на конкретный результат.

Главный вызов будущего — подрыв доверия к науке. Исследователи крайне часто сталкиваются с некачественными ИИ-статьями, и умение отличить сильную работу от шума становится ключевым навыком.

Смотрите полный выпуск по ссылке 🤩

❤️ — ждём следующей серии!

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

Какая же ты красивая... ❤️

Вы тоже! Но сегодня эти слова — для той, что вдохновляет нас на протяжении 4,5 миллиардов лет

🌍 С помощью нейросетей постарались показать малую часть того, за что любим нашу планету. Забирайте промпт, чтобы сделать такой же эпичный эффект космического зума в Kling AI, Runway, Veo и других ИИ для генерации видео:

Fast cinematic zoom from deep space toward Earth, starting with a wide view of the galaxy and stars, rapidly accelerating forward, passing through space with motion blur, Earth growing larger in frame, detailed clouds and city lights becoming visible, dramatic lighting, ultra realistic, smooth camera movement, 4K, dynamic perspective

❤️ — с Днём Земли!

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

НЕЙРОСЕТИ — ЭТО БАЗА

Согласны? Тогда приложите большой палец к квадратику ниже и посмотрите, что произойдёт дальше 👇

🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨

Упс, кажется, вы подписали согласие выполнить любое наше желание...

Пройдите три небольших опроса, а мы обещаем никуда не передавать ваши биометрические данные 👀

МЫ ВСЁ ЗАПИСАЛИ

😳 Прямо сейчас на ICLR 2026 подводим итоги первого дня. Рассказываем о главных трендах в сфере разработки, анализа и обучения искусственного интеллекта:

🎤 ИИ недостаточно быть просто умным.

Он должен быть устойчивым, управляемым и адаптивным, чтобы усиливать человека, а не вытеснять его. Этот тезис прозвучал в выступлении Майи Матарич и повторялся в докладах других спикеров

🎤 Мы движемся к ИИ-системам, которые улучшают не только решения, но и собственный процесс обучения.

Это подтверждает доклад, соавтором которого был Юрген Шмидхубер. В тренде: human-centered AI, embodied AI, reasoning verification, long-context reliability, self-improving agents и efficient adaptation

🎤 Из необычного — роботы в выставочной зоне.

Модель от Unitree энергично танцевала, а команда Booster показала прототип, который активно играет с мячом — живое подтверждение тренда на embodied AI!

Главный вывод дня: ИИ движется от статичных моделей к динамическим системам — адаптивным, управляемым и способным к длительному взаимодействию с человеком.

❤️ — продолжаем делиться наблюдениями?

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂🎂

ТРИ ГОДА ПРОЛЕТЕЛИ НЕЗАМЕТНО 🎉

Сегодня мы отмечаем день рождения ГигаЧат 🤩

Три года диалогов, запросов, новых идей и неожиданных решений. Три года, которые пролетели буквально на одном дыхании. И всё это время вы были рядом!

Немного цифр 🤩

🟣 Вместе вы провели в общении 67 202 962 часа
🟣 Самая длинная сессия — 10 513 сообщений

И за каждой цифрой стоит чья-то уникальная история. Давайте и дальше оставаться вместе 🤩

🤩 — если ГигаЧат хоть раз вас выручал

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX

В России научили ИИ понимать время ⏰

Учёные Центра практического ИИ Сбера совместно со Сколтехом представили COTIC (Continuous-Time Convolutional) — нейросеть, работающую с событиями в непрерывном времени.

В чём суть?

1️⃣ Обычные нейросети хорошо работают с упорядоченными данными (например, изображениями)
2️⃣ При этом они хуже справляются с событиями, которые происходят с разными интервалами (клики пользователя, покупки). Данные приходится дискретизировать, из-за чего теряется важная информация
3️⃣ Новая архитектура работает в непрерывном времени и лучше понимает связи между событиями — без сложных механизмов, замедляющих работу моделей

Подход уже показал лучшие результаты по сравнению с методами RMTPP, Neural Hawkes, ODETPP, THP в задачах предсказания времени и типа следующего события.

Описание метода читайте в статье 🤩

❤️ — коллеги молодцы
😎 — часы больше не нужны?

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX