Скоро поделимся тех репортом💪 В процессе публикации

Я стал соавтором отчёта научно-исследовательского проекта «Горизонты искусственного интеллекта: какими будут технологии ИИ через 10 лет». В проекте приняли участие 270+ ведущих учёных в области ИИ из 36 стран, было проведено 32 глубинных интервью и 21 форсайт-сессия. В составе организаторов сессий была команда моего коллеги Андрея Незнамова из Центра человекоцентричного искусственного интеллекта и стратегическое агентство САПФИР 💪

В исследовании 10 тематических направлений — от алгоритмов машинного обучения до общества в эпоху ИИ. Я отвечал за четвертое направление «Фундаментальные генеративные модели».

Ознакомиться с отчётом можно тут.

«Смотрели AIJ, мужики? Конечно, круто сделали ребята. Давайте думать, как в следующем году туда попасть хотя бы на стенды…»

🔥Ну вот и долгожданный тех репорт о GigaEvo подоспел

https://arxiv.org/abs/2511.17592

GitHub: https://github.com/FusionBrainLab/gigaevo-core

Всем приятного изучения, чуть позже доделаем Хабр💪

Чуть выше делился новостью о релизе фреймворка👆

UPD: ссылка из тех репорта заработала — https://github.com/AIRI-Institute/gigaevo-core

10 декабря Сбер проводит «Салют, Гига!» — мероприятие для тех, кто делает AI на практике.

Доклады про последние релизы GigaChat, Kandinsky и GigaData, постерная сессия с командами, воркшопы и карьерная зона.

Если работаете с ML, данными или инфраструктурой — присоединяйтесь!

Участие бесплатное, нужна регистрация.

Выложили нашу работу на Hugging Face для участия в выборе статьи дня, а может и недели, а может и месяца🦾
Будем рады вашим апвоутам и поддержке🙏❤️

https://huggingface.co/papers/2511.17592

А вот я не в космосе был, а на ивенте индустрии недвижимости Domclick Digital Forum. Участвовал в дискуссии «Главные тренды в ИИ: что ждёт рынок и бизнес завтра?» 🦾

Затронули важную для меня тему ИИ в строительстве: какие технологии сейчас используются, можно ли им полностью доверять, с чем ИИ уже справляется, а где без человека не обойтись. Также обсудили ускорение бизнес-процессов, вызовы, сложности при внедрении технологий, обменялись примерами удачных и неудачных кейсов.

Спасибо коллегам за крутой ивент!

В эти выходные прошёл финал международной олимпиады по искусственному интеллекту и анализу данных AIDAO от Яндекс Образования и ФКН НИУ ВШЭ. В ней принял участие с командой мой сотрудник Матвей Скрипкин из группы Multimodality, Александр Югай из МФТИ и Даниил Окунев из ИТМО.

Задача ребят была обучить модель строить карту статических препятствий по четырём изображениям — по сути аналог упрощённого BEV-представления, используемого в автономной навигации.

Они экспериментировали с разными способами кодирования мультикамерного входа, перебрали разные архитектуры для кодирования изображений (классические сверточные модели, Swin Transformer, SigLip2, а также фичи из SAM2), сравнивали их качество и устойчивость, тестировали разные лоссы, использовали LSS для учёта параметров камер, а после получения сильных моделей применили blending. Качество оценивалось по средней IoU. Считался IoU для класса 0 (свободная область, по которой можно ехать) и класса 1 (занятая область, препятствия), после чего брали среднее значение.

Финальная модель на приватном тесте показала значение IoU 0.5609, а у первого места отрыв в третьем знаке — 0.5640.

Ребята, поздравляю! 💪💪💪