📚 Архив записей докладов с AiConf 2024

Чтобы вам было удобнее, мы собрали все опубликованные записи с AiConf 2024 в один пост. Но даже это лишь малая часть. Всего в прошлом году в программе было 50 докладов🔥

Эмели Драль «За рамками сценария: непрерывное тестирование для адаптивных и безопасных LLM-систем»

Записи докладов трека «Обработка естественного языка» с AiConf 2024. Часть 1

Записи докладов трека «Обработка естественного языка» с AiConf 2024. Часть 2

Павел Плюснин «Kolmogorov Arnold Networks: новая архитектура нейронных сетей»

Дарья Никанорова «Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU»

Дмитрий Антипов «Разметка датасетов в эпоху мультимодальности: проблемы, вызовы, решения»

Олег Сидоршин «Превращаем нейросети в SOTA и для табличных задач»

Эмиль Шакиров «Визуальные языковые модели: от разбора архитектуры до запуска»

Aлександр Тимофеев-Каракозов «3D pose estimation объектов фиксированной геометрии для складских роботов»

Артем Карасюк «Как мы развернули трансформер на событиях интерфейса операторов поддержки»

Андрей Голов «Система управления процессом окомкования железорудных окатышей»

Иван Бондаренко «Как “Писец”» на “Тотальный диктант” ходил, или Пара слов о робастном распознавании речи»

Еще больше докладов про актуальные проблемы и вызовы — на AiConf Х 2025. В программе 25 докладов, в том числе про «дорогое» железо и безопасность LLM, 3 воркшопа и 2 панельных дискуссии 🚀

В общем, крутая атмосфера и обмен опытом с ведущими профессионалами со всей России.

✅ Посмотреть программу конференции и забронировать билет можно на официальном сайте.

Подписывайтесь:
💬@UseDataConfChannel

Как Ozon автоматизирует создание контента с помощью генерации одежды? Об этом доклад Марии Щеголевой на AiConf X 2025💥

Ozon запустил сервис генерации фото одежды на человеке, который позволяет продавцам отказаться от фотосъемок.

Ядро сервиса — кастомный пайплайн на основе Stable-Diffusion-Inpainting, модифицированный под задачу Virtual Try-On и дообученный на датасете, собранном из изображений в карточках товаров, представленных на Ozon.

В фокусе доклада:

🔴Эволюция постановки задачи: от идеи до строгих требований на множество категорий одежды и поз моделей.

🔴Архитектура ML-решения: как менялся пайплайн и сколько Diffusion-моделей нужно, чтобы воспроизводить не только форму одежды, но и принты и надписи.

🔴Data-centric подход: зачем собрали собственный датасет, с какими сложностями столкнулись и почему архитектура пайплайна не единственный ключ к успеху.

🔴Результаты и вызовы: какого качества уже достигли и что предстоит сделать, чтобы полностью отказаться от фотосъемки.

📍 Билеты, программа и вся движуха AiConf Х — по ссылке, до встречи 26 сентября в Москве или онлайн!

🔥 — если ждешь доклад Марии
👍 — если ждешь еще доклады по треку GenAI & Perception

Подписывайтесь:
💬@UseDataConfChannel

10 рабочих ИИ-решений за июнь 2025

Наш спикер Всеволод Викулин, руководитель службы в Поиске Яндекса, подготовил полезный ИИ-дайджест за июнь.

Что вошло в дайджест:

🔴релизы опенсорс моделей Gemma и Qwen
🔴обзор архитектур защиты от промпт инъекций
🔴библиотека для RAG на графе знаний
🔴насколько успешны vLLM в классическом CV
🔴и еще много всего

Ссылка на дайджест тут🔥

Сохраняйте, делитесь, комментируйте👇🏻

Как внедрить LLM в продукт и суметь сэкономить?

Об этом на AiConf Х расскажет Всеволод Викулин, руководитель службы в Поиске Яндекса.

Всеволод структурировал все методы работы с LLM, которые усвоил за 3 года практики.

Вы узнаете:
🔴Когда стоит использовать LLM, а когда можно обойтись более простыми моделями?
🔴Как сэкономить деньги на внедрении?
🔴Как должна выглядеть архитектура сервиса с LLM?
🔴Как оценить качество?
🔴Какие есть методы улучшения LLM?

Будет полезно:
🔴техническим специалистам
🔴продуктовым менеджерам, которые хотят внедрить LLM в продукт

Где искать билеты и изучать программу — вы знаете 😉
Встречаемся 26 сентября в Москве или онлайн.

🔥 — если ждешь доклад Всеволода
👍 — если ждешь еще доклады по треку GenAI & Perception

Подписывайтесь:
💬@UseDataConfChannel

Как сжимать большие языковые модели без потери в качестве и скорости?

С докладом на тему «Экстремальное сжатие больших языковых моделей» выступит Денис Кузнеделев из Яндекса🔥

За последние несколько лет был достигнут прогресс в области обработки естественного языка. Однако большой размер и значительный объем вычислений затрудняют внедрение сильных моделей из-за высокой стоимости.

Одним из самых эффективных методов уменьшения размера модели и ускорения ее работы является квантизация — представление параметров в некоторой более компактной форме. Однако при сжатии в 8 и более раз стандартные подходы, сжимающие параметры поодиночке, слишком сильно ухудшают качество работы языковой модели.

Денис расскажет о новом методе квантизации и методе дообучения — вместе они помогают достигать более высоких результатов в качестве и скорости.

✅Подробнее о тезисах выступления — на сайте

Подписывайтесь:
💬@UseDataConfChannel

❔Много вы знаете о закулисье хакатонов? А о том, как хакатоны помогают найти интересную работу?

Руководитель направления анализа данных в Rocket Control и призер 14 хакатонов Юрий Кацер поделился реальными кейсами внедрения машинного обучения на производстве и честным взглядом на сложности индустрии.

🔴Почему важно не только строить модели, но и видеть результат в цеху?
🔴Каковы настоящие вызовы промышленного AI и что происходит за пределами презентаций?

Читайте подробности из первых рук — о том, как технологии меняют реальный сектор и почему это по-настоящему захватывающе🔥

❤️— если полезно и интересно
👌— если уже участвовал(-а) в хакатоне
🔥— если хочешь поучаствовать в хакатоне