Forwarded from Точка машинного зрения
🤖 Лаборатория “Искусственный интеллект для автономных систем” Центра ИИ Сколтеха открывает набор инженеров!
Работаем на стыке науки и индустрии: создаём системы визуальной навигации для робототехники и беспилотных систем. Сегодня анонсируем ряд вакансий для одного из проектов:
📍 Москва, Сколтех
💼 Гибридный формат
💰 Зарплата: конкурентная
📨 Контакт для отклика: a.menshchikov@skoltech.ru
🔎 Открытые позиции:
1️⃣ Computer Vision Engineer (Robotics)
- Задачи: Разработка алгоритмов машинного зрения, а также алгоритмов SLAM для автономной навигации, оптимизация моделей под встраиваемые устройства;
- Стек: Python, PyTorch/TensorFlow, Git, Docker;
- Требования: Опыт решения задач в области object detection, segmentation, визуальной одометрии;
- Будет плюсом: опыт работы с ROS/ROS2, стереокамерами и камерами глубины, встраиваемыми системами, фреймворками для оптимизации моделей (TensorRT, OpenVINO);
2️⃣ Path Planning Engineer (Robotics)
- Задачи: Разработка алгоритмов планирования маршрутов для робототехнических систем в связке со SLAM;
- Стек технологий: Python, PyTorch/TensorFlow, ROS/ROS2, Git, Docker;
- Требования: опыт внедрения классических и нейросетевых методов планирования пути в конечный продукт; умение строить гипотезы, ставить эксперименты и валидировать подходы на практике;
- Будет плюсом: знание VLA, VLM; опыт внедрения решений в реальную робототехническую систему;
3️⃣ Robotics Embedded Engineer (Robotics)
- Задачи: Интеграция сенсоров и автоматизация сбора данных на embedded-платформах; разработка драйверов, синхронизация и калибровка сенсоров, построение надёжной сенсорной подсистемы;
- Стек технологий: C/C++, CMake, Git, Docker, Python, Bash, ROS/ROS2;
- Требования: опыт работы со встраиваемыми системами (Nvidia Jetson, Raspberry Pi, Orange Pi), опыт разработки низкоуровневых драйверов и промежуточного ПО для различных протоколов связи и управления (I2C, UART, PWM, SPI, CAN);
- Будет плюсом: опыт решения задач компьютерного зрения, а также опыт работы с визуальными сенсорами (RGB/RGBD, LiDAR, тепловизионные камеры и т.д.);
Работаем на стыке науки и индустрии: создаём системы визуальной навигации для робототехники и беспилотных систем. Сегодня анонсируем ряд вакансий для одного из проектов:
📍 Москва, Сколтех
💼 Гибридный формат
💰 Зарплата: конкурентная
📨 Контакт для отклика: a.menshchikov@skoltech.ru
🔎 Открытые позиции:
1️⃣ Computer Vision Engineer (Robotics)
- Задачи: Разработка алгоритмов машинного зрения, а также алгоритмов SLAM для автономной навигации, оптимизация моделей под встраиваемые устройства;
- Стек: Python, PyTorch/TensorFlow, Git, Docker;
- Требования: Опыт решения задач в области object detection, segmentation, визуальной одометрии;
- Будет плюсом: опыт работы с ROS/ROS2, стереокамерами и камерами глубины, встраиваемыми системами, фреймворками для оптимизации моделей (TensorRT, OpenVINO);
2️⃣ Path Planning Engineer (Robotics)
- Задачи: Разработка алгоритмов планирования маршрутов для робототехнических систем в связке со SLAM;
- Стек технологий: Python, PyTorch/TensorFlow, ROS/ROS2, Git, Docker;
- Требования: опыт внедрения классических и нейросетевых методов планирования пути в конечный продукт; умение строить гипотезы, ставить эксперименты и валидировать подходы на практике;
- Будет плюсом: знание VLA, VLM; опыт внедрения решений в реальную робототехническую систему;
3️⃣ Robotics Embedded Engineer (Robotics)
- Задачи: Интеграция сенсоров и автоматизация сбора данных на embedded-платформах; разработка драйверов, синхронизация и калибровка сенсоров, построение надёжной сенсорной подсистемы;
- Стек технологий: C/C++, CMake, Git, Docker, Python, Bash, ROS/ROS2;
- Требования: опыт работы со встраиваемыми системами (Nvidia Jetson, Raspberry Pi, Orange Pi), опыт разработки низкоуровневых драйверов и промежуточного ПО для различных протоколов связи и управления (I2C, UART, PWM, SPI, CAN);
- Будет плюсом: опыт решения задач компьютерного зрения, а также опыт работы с визуальными сенсорами (RGB/RGBD, LiDAR, тепловизионные камеры и т.д.);
👍4❤2
Forwarded from Alfa Advanced Analytics
Китай, генеративные модели и наши ребята из Альфы ⚡️
В Харбине прошла международная школа SMILES 2025 — две недели лекций, хакатонов и прикладных исследований. Впервые школа вышла за пределы России.
Главной темой стали генеративные модели для разномодальных данных. Участники из России и Китая провели две недели в совместной учёбе, обсуждениях и поиске новых решений.
Среди преподавателей и студентов школы были наши ребята. Поговорили с ними и с Алексеем Зайцевым, руководителем Лаборатории прикладных совместных исследований Сколтех-Сбер в Центре ИИ Сколтеха. На карточках делимся, как всё прошло и какие инсайты привезли ребята из Альфы 👆
А ещё делимся ссылкой на запись лекций 🔗
#aaa_experts
В Харбине прошла международная школа SMILES 2025 — две недели лекций, хакатонов и прикладных исследований. Впервые школа вышла за пределы России.
Главной темой стали генеративные модели для разномодальных данных. Участники из России и Китая провели две недели в совместной учёбе, обсуждениях и поиске новых решений.
Среди преподавателей и студентов школы были наши ребята. Поговорили с ними и с Алексеем Зайцевым, руководителем Лаборатории прикладных совместных исследований Сколтех-Сбер в Центре ИИ Сколтеха. На карточках делимся, как всё прошло и какие инсайты привезли ребята из Альфы 👆
А ещё делимся ссылкой на запись лекций 🔗
#aaa_experts
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥11❤3
Forwarded from Точка машинного зрения
🟡 SMILES-2025 глазами китайских коллег 🇨🇳🤝🇷🇺
На крупнейшей китайской видеоплатформе Bilibili вышел новый ролик о летней школе SMILES-2025 в Харбине. 📺
🎓 Директор школы, доцент Центра ИИ Сколтеха Алексей Зайцев отметил, что Китай стал первой страной, принявшей школу за пределами России. Такой формат открыл новые возможности для обмена знаниями и опыта между двумя странами.
📌 В программе SMILES-2025:
– более 30 лекций ведущих учёных,
– практические воркшопы и проектная работа,
– постерная сессия и дискуссии с менторами.
Особое внимание уделялось исследованиям в области NLP, компьютерного зрения, генеративных моделей, математических основ ИИ и прикладных задач.
👉 Смотреть видео: Bilibili
На крупнейшей китайской видеоплатформе Bilibili вышел новый ролик о летней школе SMILES-2025 в Харбине. 📺
🎓 Директор школы, доцент Центра ИИ Сколтеха Алексей Зайцев отметил, что Китай стал первой страной, принявшей школу за пределами России. Такой формат открыл новые возможности для обмена знаниями и опыта между двумя странами.
📌 В программе SMILES-2025:
– более 30 лекций ведущих учёных,
– практические воркшопы и проектная работа,
– постерная сессия и дискуссии с менторами.
Особое внимание уделялось исследованиям в области NLP, компьютерного зрения, генеративных моделей, математических основ ИИ и прикладных задач.
👉 Смотреть видео: Bilibili
Bilibili
俄中AI合作又打破了新高度!一起探索熟悉学校项目!_哔哩哔哩_bilibili
-, 视频播放量 2542、弹幕量 5、点赞数 266、投硬币枚数 7、收藏人数 15、转发人数 2, 视频作者 RT小姐姐阿丽娜, 作者简介 RT中国主持人 阿丽娜,相关视频:让俄罗斯人说出最讨厌的三个国家,俄罗斯人心中的超级大国,中国排名如何?,俄罗斯将不会向日本等国提供石油,日本篡改历史教科书——不只针对中国,拉夫罗夫王毅通电话,呼吁中东立刻停战,普京有望在2026年两次到访中国,突发!俄罗斯高校大规模开除中国学生,真相竟是...,北大俄罗斯学霸:中俄的婚姻观差异很大!,2023年俄罗斯中文高考状…
🔥6❤2
Forwarded from Точка машинного зрения
🎓 SMILES-2025: все лекции и сборник избранных статей
Для всех, кто следил за Летней школой машинного обучения SMILES-2025 в Харбине, мы выложили полный архив лекций и впервые опубликовали сборник избранных статей по материалам школы.
Две недели плотного погружения: генеративные модели, LLM, мультимодальность, безопасность и робастность, оптимизация инференса, ИИ в промышленности и медицине.
▶️ Плейлист лекций 2025 (VK Видео)
▶️ Плейлист лекций 2025 (YouTube)
📗 Сборник избранных статей
🎬 Ностальгия — ролик о школе
🧠 27 лекций
1️⃣ Евгений Бурнаев — Пленарная лекция: эволюция генеративного ИИ и проверка надёжности (From GANs to Physics-Informed Diffusion Models)
2️⃣ Сергей Баранников — Топология и машинное обучение (Topology & ML; persistent homology, GAN/VAE/Transformers)
3️⃣ Ирина Пионтковская — От цепей Маркова до трансформеров (From Markov Chains to Transformers)
4️⃣ Ирина Пионтковская — Неожиданное поведение больших языковых моделей (Emerging Behaviors in LLMs)
5️⃣ Мария Тихонова — Из чего сделаны большие языковые модели и как их оценивать (LLM Evaluation: MERA, ruMTEB)
6️⃣ Пётр Сокерин — Вводный семинар: архитектура трансформеров, тонкая настройка и RAG (Intro to LLMs; Fine-tuning; RAG)
7️⃣ Дмитрий Сошников — Интеллектуальные агенты на базе LLM (LLM-based Agents; ReAct)
8️⃣ Александр Сенин — LLM и обработка текстов в банковском бизнесе (Enterprise LLM Use-Cases in Banking)
9️⃣ Егор Швецов — Оптимизация нейросетей: от «железа» до алгоритмов (Optimization of Inference & Training)
🔟 Светлана Илларионова — Генеративные модели для данных ДЗЗ: от суперразрешения до мониторинга (GenAI for Remote Sensing)
1️⃣1️⃣ Александр Коротин — Современные генеративные подходы: согласование потоков и «исправленные» потоки (Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣2️⃣ Александр Коротин — Диффузионные мосты (Diffusion Bridges)
1️⃣3️⃣ Сергей Холькин — Практикум: согласование потоков и исправленные потоки (Hands-On Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣4️⃣ Сергей Холькин — Практикум: диффузионные мосты (Hands-On Diffusion Bridges)
1️⃣5️⃣ Иван Киреев — Генеративное предобучение для последовательностей событий (Generative Pretraining for Event Sequences)
1️⃣6️⃣ Денис Димитров — Генерация изображений и видео по тексту: Kandinsky-4 (Text-to-Image/Video; Evaluation & Cases)
1️⃣7️⃣ Валентин Малых — От DiffusionLM к DiffuCoder: эволюция диффузионных языковых моделей (Text Diffusion Models)
1️⃣8️⃣ Андрей Кузнецов — Генеративный дизайн в инженерии: от CAD к ИИ-ассистентам (Generative Design for Industry)
1️⃣9️⃣ Иван Тюкин — Стабильность и робастность ИИ в условиях высокого измерения (Robustness in High Dimensions)
2️⃣0️⃣ Олег Рогов — Прозрачность и приватность: интерпретируемость и дифференциальная приватность (XAI & Differential Privacy)
2️⃣1️⃣ Алексей Зайцев — Почему «галлюцинируют» LLM и как это диагностировать (Hallucinations in LLMs; TOHA)
2️⃣2️⃣ Юаньчао Лю — Эволюция ИИ: от нейросетей до LLM; угрозы и защита (AI Evolution; LLM Threats)
2️⃣3️⃣ Шаохуэй Лю — Компьютерное зрение и оценка качества видео; медиабезопасность (CV & Video Quality; Forensics)
2️⃣4️⃣ Тао Цинь — Когда обучение с подкреплением встречается с LLM (When RL Meets LLM)
2️⃣5️⃣ Хэнтун Чжан — Уязвимости к «отравляющим» атакам на этапе обучения (Poisoning Attacks in ML)
2️⃣6️⃣ Инцэ Ся (Yingce Xia) — Генеративное мышление: автогрессивные модели в научных открытиях (Autoregressive Models for Scientific Discovery)
2️⃣7️⃣ Ван Чжунцзянь (Wang Zhongjian) — Теоретические оценки для score-based моделей (Wasserstein-оценки и сходимость)
🧭 Зачем смотреть
Большие языковые и многоагентные системы, диффузионные модели и диффузионные мосты, устойчивость и безопасность ИИ, оптимизация исполнения моделей, применения в ДЗЗ, медицине, инженерии и финтехе — полноценная «дорожная карта» от теории до практики в одном архиве.
Генеральный партнёр — Альфа-Банк
Золотой партнёр — СБЕР
Инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково
Научный партнёр — Институт AIRI
Мероприятие прошло при поддержке Банка России
Для всех, кто следил за Летней школой машинного обучения SMILES-2025 в Харбине, мы выложили полный архив лекций и впервые опубликовали сборник избранных статей по материалам школы.
Две недели плотного погружения: генеративные модели, LLM, мультимодальность, безопасность и робастность, оптимизация инференса, ИИ в промышленности и медицине.
▶️ Плейлист лекций 2025 (VK Видео)
▶️ Плейлист лекций 2025 (YouTube)
📗 Сборник избранных статей
🎬 Ностальгия — ролик о школе
🧠 27 лекций
1️⃣ Евгений Бурнаев — Пленарная лекция: эволюция генеративного ИИ и проверка надёжности (From GANs to Physics-Informed Diffusion Models)
2️⃣ Сергей Баранников — Топология и машинное обучение (Topology & ML; persistent homology, GAN/VAE/Transformers)
3️⃣ Ирина Пионтковская — От цепей Маркова до трансформеров (From Markov Chains to Transformers)
4️⃣ Ирина Пионтковская — Неожиданное поведение больших языковых моделей (Emerging Behaviors in LLMs)
5️⃣ Мария Тихонова — Из чего сделаны большие языковые модели и как их оценивать (LLM Evaluation: MERA, ruMTEB)
6️⃣ Пётр Сокерин — Вводный семинар: архитектура трансформеров, тонкая настройка и RAG (Intro to LLMs; Fine-tuning; RAG)
7️⃣ Дмитрий Сошников — Интеллектуальные агенты на базе LLM (LLM-based Agents; ReAct)
8️⃣ Александр Сенин — LLM и обработка текстов в банковском бизнесе (Enterprise LLM Use-Cases in Banking)
9️⃣ Егор Швецов — Оптимизация нейросетей: от «железа» до алгоритмов (Optimization of Inference & Training)
🔟 Светлана Илларионова — Генеративные модели для данных ДЗЗ: от суперразрешения до мониторинга (GenAI for Remote Sensing)
1️⃣1️⃣ Александр Коротин — Современные генеративные подходы: согласование потоков и «исправленные» потоки (Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣2️⃣ Александр Коротин — Диффузионные мосты (Diffusion Bridges)
1️⃣3️⃣ Сергей Холькин — Практикум: согласование потоков и исправленные потоки (Hands-On Flow-Matching & Rectified Flows)
1️⃣4️⃣ Сергей Холькин — Практикум: диффузионные мосты (Hands-On Diffusion Bridges)
1️⃣5️⃣ Иван Киреев — Генеративное предобучение для последовательностей событий (Generative Pretraining for Event Sequences)
1️⃣6️⃣ Денис Димитров — Генерация изображений и видео по тексту: Kandinsky-4 (Text-to-Image/Video; Evaluation & Cases)
1️⃣7️⃣ Валентин Малых — От DiffusionLM к DiffuCoder: эволюция диффузионных языковых моделей (Text Diffusion Models)
1️⃣8️⃣ Андрей Кузнецов — Генеративный дизайн в инженерии: от CAD к ИИ-ассистентам (Generative Design for Industry)
1️⃣9️⃣ Иван Тюкин — Стабильность и робастность ИИ в условиях высокого измерения (Robustness in High Dimensions)
2️⃣0️⃣ Олег Рогов — Прозрачность и приватность: интерпретируемость и дифференциальная приватность (XAI & Differential Privacy)
2️⃣1️⃣ Алексей Зайцев — Почему «галлюцинируют» LLM и как это диагностировать (Hallucinations in LLMs; TOHA)
2️⃣2️⃣ Юаньчао Лю — Эволюция ИИ: от нейросетей до LLM; угрозы и защита (AI Evolution; LLM Threats)
2️⃣3️⃣ Шаохуэй Лю — Компьютерное зрение и оценка качества видео; медиабезопасность (CV & Video Quality; Forensics)
2️⃣4️⃣ Тао Цинь — Когда обучение с подкреплением встречается с LLM (When RL Meets LLM)
2️⃣5️⃣ Хэнтун Чжан — Уязвимости к «отравляющим» атакам на этапе обучения (Poisoning Attacks in ML)
2️⃣6️⃣ Инцэ Ся (Yingce Xia) — Генеративное мышление: автогрессивные модели в научных открытиях (Autoregressive Models for Scientific Discovery)
2️⃣7️⃣ Ван Чжунцзянь (Wang Zhongjian) — Теоретические оценки для score-based моделей (Wasserstein-оценки и сходимость)
🧭 Зачем смотреть
Большие языковые и многоагентные системы, диффузионные модели и диффузионные мосты, устойчивость и безопасность ИИ, оптимизация исполнения моделей, применения в ДЗЗ, медицине, инженерии и финтехе — полноценная «дорожная карта» от теории до практики в одном архиве.
Генеральный партнёр — Альфа-Банк
Золотой партнёр — СБЕР
Инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково
Научный партнёр — Институт AIRI
Мероприятие прошло при поддержке Банка России
❤14🔥7🎉4
Встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025 в Банке России
Когда: 9 октября, 14:00-17:00
Где: Банк России, ул. Неглинная, д. 12, к. «Б»
Что в программе:
• награждение победителей хакатона Летней школы SMILES-2025 и презентация их проекта про LLM-агентов для тестирования восприятия коммуникации центрального банка с населением
•лекции от экспертов Департамента денежно-кредитной политики, Департамента банковского регулирования и аналитики, Департамента данных, проектов и процессов
• нетворкинг, консультация HR-команды регулятора и экскурсия в Музей Банка России
Встреча пройдет при участии заместителя Председателя Банка России Алексея Заботкина
Не упустите шанс узнать больше о работе регулятора!
Регистрация на мероприятие открыта до 23:59 5 октября! Количество мест ограничено.
Регистрация доступна по ссылке: https://education.vcv.ru/r/smiles_cbr
Когда: 9 октября, 14:00-17:00
Где: Банк России, ул. Неглинная, д. 12, к. «Б»
Что в программе:
• награждение победителей хакатона Летней школы SMILES-2025 и презентация их проекта про LLM-агентов для тестирования восприятия коммуникации центрального банка с населением
•лекции от экспертов Департамента денежно-кредитной политики, Департамента банковского регулирования и аналитики, Департамента данных, проектов и процессов
• нетворкинг, консультация HR-команды регулятора и экскурсия в Музей Банка России
Встреча пройдет при участии заместителя Председателя Банка России Алексея Заботкина
Не упустите шанс узнать больше о работе регулятора!
Регистрация на мероприятие открыта до 23:59 5 октября! Количество мест ограничено.
Регистрация доступна по ссылке: https://education.vcv.ru/r/smiles_cbr
www.cbr.ru
Департамент денежно-кредитной политики | Банк России
🔥4
Forwarded from Точка машинного зрения
🎓 В Банке России прошла встреча с победителями SMILES-2025 в проектной номинации
В Банке России прошла встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025, где наградили команду, занявшую 1-е место в конкурсе проектов школы. В Харбине команда участвовала в гибридном формате: не все могли быть очно, поэтому награждение состоялось в Москве.
👥 Дарья Дубинина, Фернандо Леон, Тимур Закарин, Людмила Завадская
🏆 Проект: «LLM-агенты для прогнозирования общественного восприятия центробанков»
👩🏫 Куратор проекта: Алина Евстигнеева, начальник отдела Департамента денежно-кредитной политики, Банк России
Команда собрала «синтетическую фокус-группу» из LLM-агентов с разными социальными профилями, откалибровала их поведение и провела интервью с модератором-человеком. Полученные ответы позволили заранее оценить реакцию аудитории на коммуникации центральных банков и предложить правки к целевому документу. Подход воспроизводит эффекты реальных фокус-групп, при этом экономит ресурсы; отмечено, что агенты в среднем реагируют чуть нейтральнее живых респондентов.
🎙 С приветственным словом выступил Алексей Заботкин, заместитель Председателя Банка России (он также читал лекцию на SMILES-2025).
От Центра искусственного интеллекта Сколтеха на встрече присутствовал Егор Швецов, руководитель направления и куратор проектного трека SMILES.
🌏 Летняя школа машинного обучения SMILES-2025 впервые прошла за пределами России — на площадке Харбинского политехнического университета (HIT, Китай).
🤝 Генеральный партнёр школы — Альфа-Банк,
золотой партнёр — Сбер, инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково.
Научный партнёр — Институт AIRI.
Мероприятие прошло при поддержке Банка России.
В Банке России прошла встреча участников Летней школы машинного обучения SMILES-2025, где наградили команду, занявшую 1-е место в конкурсе проектов школы. В Харбине команда участвовала в гибридном формате: не все могли быть очно, поэтому награждение состоялось в Москве.
👥 Дарья Дубинина, Фернандо Леон, Тимур Закарин, Людмила Завадская
🏆 Проект: «LLM-агенты для прогнозирования общественного восприятия центробанков»
👩🏫 Куратор проекта: Алина Евстигнеева, начальник отдела Департамента денежно-кредитной политики, Банк России
Команда собрала «синтетическую фокус-группу» из LLM-агентов с разными социальными профилями, откалибровала их поведение и провела интервью с модератором-человеком. Полученные ответы позволили заранее оценить реакцию аудитории на коммуникации центральных банков и предложить правки к целевому документу. Подход воспроизводит эффекты реальных фокус-групп, при этом экономит ресурсы; отмечено, что агенты в среднем реагируют чуть нейтральнее живых респондентов.
🎙 С приветственным словом выступил Алексей Заботкин, заместитель Председателя Банка России (он также читал лекцию на SMILES-2025).
От Центра искусственного интеллекта Сколтеха на встрече присутствовал Егор Швецов, руководитель направления и куратор проектного трека SMILES.
«Проектная часть школы — это пространство, где идеи быстро превращаются в прототипы. Команда-победитель SMILES показала, как языковые модели можно использовать для моделирования общественного восприятия и улучшения коммуникаций институтов», - отметил он.
🌏 Летняя школа машинного обучения SMILES-2025 впервые прошла за пределами России — на площадке Харбинского политехнического университета (HIT, Китай).
🤝 Генеральный партнёр школы — Альфа-Банк,
золотой партнёр — Сбер, инновационный партнёр — Финтех Хаб Сколково.
Научный партнёр — Институт AIRI.
Мероприятие прошло при поддержке Банка России.
❤4👍2