⚡️Не упускайте возможность создать полезные знакомства и начать профессиональное общение
... еще до начала конференции!

Для всех, кто уже твердо решил участвовать в AiConf 2026, мы подготовили небольшой подарок — бот для установления профессиональных связей.

В нём вы сможете:

✔️ найти полезные контакты и будущих партнеров
✔️ заранее познакомиться с участниками конференции
✔️ договориться о встречах в дни мероприятия

Доступ к боту откроется сразу после оплаты участия в конференции.

Изучить программу и приобрести билеты можно на сайте конференции ⚡️

⚡️Выгоднее уже не будет...
Ещё 3 дня вы можете приобрести самые выгодные билеты на AiConf 2026

Программа мероприятия уже готова и она поражает воображение: мастер-классы по самым горячим темам, емкие блиц-доклады, панельные дискуссии и нетворкинг. Более подробно рассказали о программе на нашем сайте.

Если вам необходимо время подумать, то можно зафиксировать текущую стоимость: для этого необходидимо забронировать билет до 31 марта (включительно). После брони у вас ещё будет несколько дней для оплаты.⠀
Ждем вас 20 апреля в Москве на прикладной конференции по Data Science AiConf 2026 ❤️
⠀
⚡️Забронировать билет до повышения цены можно на сайте

Кто такие эти ваши стримы развития?
Расскажем и покажем на примере стрима «Массивы данных»

Стрим развития — это альтернатива тематическому треку на IT-конференциях. Существенное отличие состоит в том, что доклады в тематическом треке практически никак не связаны друг с другом (помимо темы). А в стриме развития все выступления образуют как бы единую картину или руководство по решению конкретной большой проблемы.

В случае со стримом «Массивы данных», посетив все доклады и мастер-классы (или посетив их частично), вы получите практическое руководство по превращению хаоса в качественный массив.

В программе стрима:

🔴Мастер-класс «Собираем датасет для ml в 2026-ом году» | Всеволод Мещеряков (Яндекс)
🔴Блиц-доклад «Как смотреть на табличные данные: подвыборки и мета-характеристики вместо отдельных объектов» | Ирина Деева (Университет ИТМО)
🔴Блиц-доклад «Синтетические задачи в стиле Codeforces для претрейна GigaChat» | Данил Сахаров (Сбер)
🔴Блиц-доклад «Контент-маркетинг в эпоху ИИ: как мы делаем YouTube-ролики на 600+ тысяч просмотров» | Денис Сорокин (Скобеев и Партнеры)
🔴Блиц-доклад «ML-анализ видео в Crowd (или как решать задачу трекинга без явного таргета?)» | Николай Курбатов (Яндекс)
🔴Блиц-доклад «От LLM-разметки до production-ML: автоматическая проверка внешнего вида курьеров» | Виктория Костерина (Magnit OMNI)
🔴Доклад «Как мы внедрили LLM-судей в автоматизациях клиентского сервиса: подход, грабли, уроки» | Дарья Шатько (Яндекс Крауд)

Важно: вы не обязаны «подчиняться» концепции стрима и можете посещать любые воркшопы и доклады, которые вам понравятся, вне зависимости от того, к какому стриму они относятся

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

AiConf 2026 — это не про разговоры об ИИ, а про то, как заставить его работать: вместо докладов — «стримы развития», где участники вместе решают реальные задачи, тестируют подходы и уходят с готовыми решениями.

В программе — мультиагентные системы, датасеты, научные практики и умение продавать AI бизнесу, плюс живые воркшопы, дискуссии и кейсы из продакшена. Если хочется не просто слушать, а разбираться и применять — это тот формат, ради которого стоит прийти.

По ссылке большая статья о том, какой именно будет конферецния AIConf 2026 ⚡️

👀 Принесли анонс сразу двух докладов из Научного стрима
Они будут особенно интересны МЛ/ИИ ресёрчерам, преподавателям ВУЗов, аспирантам и учёным — всем, кто неравнодушен к EdTech

«Жизнь научной статьи по ИИ: от идеи до A*» | Александр Панов (Институт искусственного интеллекта AIRI)

Вместе со спикером обсудите рабочий процесс создания статьи в области искусственного интеллекта: от генерации идеи, через процесс написания текста и подачи на конференции, до продвижения своей работы в сообществе. Отдельное внимание Александр уделит использованию современных LLM-инструментов автоматизации научного процесса.

«Как мы разработали и внедрили систему проверки кода в научных статьях и дипломных работах» | Андрей Гетманов (Институт ИИ, Университет ИТМО)

Андрей расскажет, как его команда в ИТМО сделала систему для проверки соответствия между статьей и кодом к ней и внедрила ее в пайплайн проверки учебных работ.

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

⚡️Открытая трансляция главного зала AiConf 2026!

Подключайтесь и слушайте доклады от спикеров Cloud.ru, Яндекса, Сбера и других компаний.

AiConf — прикладная конференция по Data Science для тех, кто ищет решения сложных задач и новые карьерные возможности.

📍20 апреля все желающие смогут бесплатно присоединиться к онлайн-трансляции главного зала. Открытую трансляцию мы организовали совместно с генеральным партнером конференции — Cloud.ru.

Cloud.ru — IT-компания в сфере облачных и AI-технологий, лидер отрасли в области решений для резервного копирования, восстановления и управления данными.

Насыщенную и интересную программу обеспечат топовые спикеры.

Сохраняйте пост, чтобы не потерять тайминги понравившихся докладов:

10:00-10:50
«IT-ландшафт будущего: как китайские tech-гиганты и культура меняют мир» | Максим Цепков (mtsepkov.org)

11:10-12:00
«Китайский для AI-ресерчера и разработчика» | Дмитрий Ильин (OpenIPC)

12:20-13:10
«От рутины к автономии: AI-помощник для управления облачной инфраструктурой» | Илья Жбанов (Cloud.ru) и Михаил Дремин (Cloud.ru)

13:30-15:10
Блиц-доклады:
🔴«Калейдоскоп данных» | Ирина Деева (Университет ИТМО)
🔴«Синтетические задачи в стиле Codeforces для претрейна GigaChat» | Данил Сахаров (Сбер)
🔴«Контент-маркетинг в эпоху ИИ: как мы делаем YouTube-ролики на 600+ тысяч просмотров» | Денис Сорокин (Скобеев и Партнеры)
🔴«ML-анализ видео в Crowd (или как решать задачу трекинга без явного таргета?)» | Николай Курбатов (Яндекс)
🔴«От LLM-разметки до production-ML: автоматическая проверка внешнего вида курьеров» | Виктория Костерина (Magnit OMNI FoodTech)

15:30-16:40
Панельная дискуссия «От хайпа к прибыли: как встроить ИИ в продукт, чтобы это работало» | Катя Ольхова (МойОфис)

17:00-17:50
«Жизнь научной статьи по ИИ: от идеи до A*» | Александр Панов (Институт искусственного интеллекта AIRI)

18:10-19:00
Секретный доклад, который мы анонсируем в ближайшее время ⭐️

AI-агенты в продакшене — это больше не эксперимент...
Теперь это критичная инфраструктура.

Но как понять, правильно ли агент отвечает, где и почему он «галлюцинирует» и во сколько реально обходится его использование?

⚡️На мастер-классе Филипп Бочаров и Дмитрий Лобач из МТС Web Services (MWS) разберут Langfuse — опенсорс инструмент наблюдаемости для AI-приложений.

Вы узнаете, как организовать централизованный мониторинг ИИ-агентов и прямо на месте сделаете вашего агента наблюдаемым. А также научитесь трассировать вызовы LLM, собирать метрики, оценивать качество ответов и выполнять диагностику агентов так же, как и обычных продовых сервисов и приложений.

Минимум слайдов, максимум практики: реальный агент, реальный прод-подход и живое инструментирование вместе с аудиторией.

*Этот мастер-класс доступен только для офлайн-участников

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

Если хочешь, чтобы твои идеи не умирали на этапе согласования — этот стрим для тебя

На AiConf 2026 в треке «Аргументация технологических решений бизнесу» мы не просто обсуждаем идеи — мы разбираем, как их защищать, продавать и внедрять. А главное — делаем это через живые форматы 👇

🎤 Панельная дискуссия «От хайпа к прибыли: как встроить ИИ в продукт, чтобы это работало»

Почему 90% AI-пилотов не приносят денег? Наши эксперты – продакты и технические лидеры – разберут на живых кейсах, где ИИ реально окупается, а где ломается в проде. Будет неудобно, но полезно. Для тех, кто зарабатывает, а не играет с AI.

Будем говорить жёстко и по делу: где заканчивается мода и начинается настоящая пользовательская ценность, почему AI-проекты ломаются уже на старте, когда стоит брать готовое решение, а когда без собственной модели не обойтись, кто отвечает за ошибки ИИ в проде и можно ли всерьёз считать AI-агентов следующим этапом продуктовой эволюции.

🧩 Групповая работа «AI для бизнеса без иллюзий. Откровенный разговор о том, как продавать, защищать и выращивать AI-продукты в реальном бизнесе»

Фактически — это симуляция тех самых встреч, где решается судьба проекта (и вашего бюджета 👀). Максимально подробно рассказали о групповой работе здесь.

Спойлер: на этом формате не получится просто слушать — придётся включаться:

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

Если кажется, что ИИ — это дорого, то… вам не кажется 🙂

На AiConf 2026 пройдёт секция «Оптимизируем расходы на ИИ», которую мы подготовили при поддержке партнера конференции — hh.ru

Поговорим о главной боли последних лет: как не разориться на железе и при этом не убить производительность

Из мастер-класса «Движки инференса LLM в 2026: vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo — как запустить on‑prem прод и не изобрести велосипед» Александра Рыжова вы сможете почерпнуть несколько идей, как организовать инференс более эффективно.

LLM-инференс выделился в отдельный класс задач: ключевую роль играют KV-cache, разделение prefill/decode и работа с длинными контекстами, что напрямую влияет на латентность и загрузку GPU. В результате индустрия пришла к специализированным движкам (vLLM, SGLang), а NVIDIA развивает Dynamo AI — набор подходов и компонентов для более предсказуемых SLO и максимальной утилизации ускорителей.

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

Вперёд в GenAI: встречаемся с Командой Сбера на AiConf

В экспертной зоне GenAI на втором этаже вы увидите генеративные модели в действии — прямо внутри реальных продуктов.

Приходите экспериментировать, задавать вопросы, обсуждать идеи, вдохновляться и общаться с командами, которые создают технологии, — почувствуйте себя частью сообщества AI!

А ещё на конференции вы сможете примерить на себя роль сотрудника Сбера с помощью Sber AI Simulator!

В этой вселенной, где царят юмор, воображение и детская непосредственность, вас ждут 40 забавных, жизненных, а порой и абсурдных ситуаций — исход каждой будет зависеть только от вашего решения.

Подробнее о программе и активностях расскажем в следующих постах ⚡️

Продолжаем оптимизировать расходы на ИИ

Секция, которую мы подготовили при поддержке партнера конференции — hh.ru — радует не только мастер-классом от Александра Рыжова, но и двумя мощными докладами:

Не NVIDIA единой, или как строить архитектуру LLM продукта
Эдгар Сипки (SIPKI Technologies)

NVIDIA - монополист в сфере AI-железа с долей свыше 80% рынка, а вот CUDA стала экосистемой с сетевыми эффектами, а миграция на альтернативы кажется не просто тяжелым решением, но и мало кто осилит.

AMD стоит в продакшен у Microsoft Azure, Google TPU сэкономил Midjourney $16.8M в год, Cerebras выдаёт в 8 раз больше токенов в секунду, чем топовые GPU NVIDIA. Groq убрал из архитектуры рантайм-планировщик и получил детерминированную латентность. SambaNova первым запустил крупнейшую open-source модель без единого GPU. А AWS построил крупнейший non-NVIDIA кластер - полмиллиона собственных чипов для Anthropic.

В этом докладе разберём, почему узкое место LLM-инференса - не вычислительная мощность, а пропускная способность памяти, и как нестандартные архитектуры - вафельные чипы, dataflow-процессоры, детерминированные стримеры - пытаются решить эту проблему в лоб.

Оптимизация доставки данных в real-time ранжировании на GPU
Алексей Борисов (VK)

Если у вас хватило денег на топовую видеокарту для инференса, вы, вероятно, захотите её загрузить по максимуму, чтобы не простаивала. В задачах ML-инференса с использованием GPU основное внимание обычно уделяется оптимизации вычислений самой модели. При этом на практике значимую долю времени может занимать доставка данных: подготовка и передача признаков до GPU нередко вносят существенный вклад в общую latency.

В докладе рассматривается архитектура real-time сервиса ранжирования, где признаки поступают из разных источников: часть передаётся в запросе по сети, часть хранится локально, в том числе в памяти GPU. Основной фокус — на оптимизации всего пути данных: от запроса до входных тензоров модели на GPU. Будут разобраны типичные bottleneck’и (сеть, CPU→GPU передача, подготовка данных на GPU) и практические подходы к их устранению: оптимизация формата и структуры данных, минимизация копирований и сборка входных тензоров непосредственно в памяти GPU. Подходы основаны на практическом опыте разработки высоконагруженного сервиса ранжирования на GPU. Они позволяют снизить latency и повысить утилизацию GPU.

⚡️ Больше информации о программе конференции на нашем сайте
❤️ Подписывайтесь на Telegram-канал AiConf

На AiConf будут эксперты из Контура
Не виделись полгода!

На стенде можно будет подискутировать на темы вокруг LLM, агентов и ML-разработки, посоревноваться с моделькой в определении категорий товаров (да, у нас много разных сервисов для бизнеса). А еще будет игра, в которой вы на себе ощутите все тяготы предпринимательства и легкость бытия, когда все процессы автоматизированы ⚡️

Ребята готовы к любым вопросам, обмену опытом и ламповому общению.

С нетерпением ждем встречи 😊

🤖 Целый день прокачки компетенций по GenAI

В Пространстве GenAI от Команды Сбера на AiConf 2026 вас ждут углублённые мастер‑классы по генеративному ИИ — с реальными кейсами, инструментами и поддержкой экспертов.

Расписание

10:30-11:50 ✨«Голосовой помощник в AI Studio: память, RAG, речь»
Соберем за один воркшоп голосового помощника в AI Studio, который помнит, о чем вы говорили пять минут назад, ищет ответы в ваших документах через RAG и разговаривает в реальном времени.

12:00-13:20 ✨ «Один агент, любая задача: реализуем скиллы на LangChain с нуля»
Что делать, когда у агента уже десятки инструментов и специализированных инструкций, а в большом наборе тулов модели все сложнее уверенно ориентироваться?

15:00-15:50 ✨ «Как правильно токенизировать данные, чтобы это понравилось вашей диффузионной модели»
Участники проверят тезис «почему латентное пространство решает всё», прочувствуют зачем нужен VAE и попробуют разные практики построения хорошего латентного пространства.

16:00-17:20 ✨ «Agentic Search на стероидах: как сделать агента, который исследует, но не уходит в Deep Research»
Cоберем специализированного поискового агента с нуля: LLM (Groq/Llama 3.3) + поиск в интернете (Tavily) + ReAct loop — 60 строк чистого Python. Тему для исследования выбирает аудитория голосованием.

Подробности и регистрация

P.S. А еще в течение дня вы можете: посетить постерные сессии, поиграть в Sber AI Simulator от Sber AI Community и получить призы от Иммерсивного ИИ — Ирочки 😉