Время — самый ценный ресурс, и тратить его на таблички обидно. Поэтому Сбер предлагает переложить всю эту боль на нейросети и заодно забрать за это приз.

🤩 На Технологической премии Московского стартап-саммита учредили специальный приз за лучшее решение на базе ГигаАгента.

💡 ГигаАгент — это автономный ИИ-агент, который умеет сам раскидывать почту, работать с документами, задавать уточняющие вопросы и решать задачи в фоновом режиме.

Какие требования?

🔘 У вас должен быть стартап на стадии MVP (или выше). Мы выдаём вам стартовый пакет токенов. Вы внедряете ГигаАгента в свои бизнес-процессы, тестируете две недели и показываете кейс.

🔘 При оценке особое внимание будем уделять оригинальности сценария и развитию самого ГигаАгента — наиболее интересными окажутся проекты, где команда не просто прикрутит API, а заточит агента чисто под свои нужды и создаст уникальную обвязку, которая решает конкретные задачи лучше, чем это делалось раньше.

Автор лучшего кейса заберёт 500 млн токенов на развитие своего проекта. Победителя объявим в конце сентября на церемонии в кампусе «Школы 21» в СберСити.

◀️ Переходите по ссылке и забирайте токены, регистрация открыта до 31 августа 2026 года.

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🤩 STARM: пробиваем потолок классических LLM в алгоритмике

Алгоритмические задачи — всё ещё один из главных челленджей для классических языковых моделей. Справляться с ними помогают рекурсивные модели, способные адаптировать объём вычислений под сложность задачи.

Долгое время ориентиром здесь были модели вроде HRM, URM и TRM. При создании STARM команда Сбера опиралась на исследование этих архитектурных решений: авторы воспроизвели их и выбрали наиболее эффективные компоненты. Итогом стал мощный open-source Python-фреймворк для обучения рассуждающих моделей на основе рекурсивных архитектур.

Что под капотом и почему это важно:

🤩новый подход к reasoning: STARM объединяет наиболее эффективные компоненты HRM, TRM и URM с собственными улучшениями команды
🤩 новые SOTA-метрики: обширные вычислительные эксперименты доказали, что фреймворк повышает стабильность обучения, а итоговые модели существенно опережают по качеству предыдущие open-source-аналоги
🤩 адаптивные вычисления: рекурсивная архитектура позволяет модели выполнять разное число вычислительных шагов в зависимости от сложности задачи

Забирайте инструменты для своих экспериментов ⬇️

◀️ Подробный разбор архитектуры и замеров качества — в большом техническом отчёте на Хабре
◀️ Полный код фреймворка — в открытом доступе на GitHub

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🔍 ЛУЧШЕ ИИ ИЩЕТ ТОЛЬКО ЛУЧШИЙ ИИ

Мы привыкли искать информацию в чатах с ИИ, но качество нейропоиска всё ещё оставляет желать лучшего. Поэтому учёные и разрабатывают эмбеддинги — способы преобразования для семантического поиска и RAG-систем. А вот и один из них 🤩

GigaEmbeddings — новое поколение ИИ-моделей, которые превращают текст в числовые векторы и помогают ИИ находить информацию не по совпадению слов, а по смыслу

Чем лучше модель понимает смысл текста, тем точнее находит нужную информацию, тем ниже риск галлюцинаций у ассистентов и чат-ботов. Это особенно критично там, где цена ошибки высока: в поддержке клиентов, работе с юридическими и финансовыми документами и внутренними базами знаний.

🤖 В обновлённой линейке — три модели:

🤩 10B-A1.8B — лидер рейтинга ruMTEB

🤩 3B — лучший прирост качества и способности обработки кода на 14,5 пункта

🤩 480M — лидер среди моделей на русском языке до 500M параметров

Полные результаты тестирования доступны в открытом рейтинге ↖️

🤖 Что изменили внутри?

🤩 Объём данных для обучения вырос в несколько раз. Основной прирост качества дали открытые датасеты, в том числе Nemotron, F2LLM и KALM

🤩 Архитектуру упростили и добавили поддержку стандартных открытых инструментов вроде vLLM и SGLang — за счёт этого выросла и скорость инференса: 3B стала быстрее в 1,6 раза, а 10B-A1.8B — в 2 раза

🤩 Баланс языков сохранили за счёт мержинга экспертов на всех этапах обучения: удалось не потерять качество на русском при усилении английского и кода.

Модели бесплатно доступны разработчикам и бизнесу под открытой MIT-лицензией:
HF: 480M 3B 10B-A1.8B
Gitverse: 480M 3B 10B-A1.8B

Подробности читайте в посте команды ↖️

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ИИ-РАЗРАБОТЧИКИ, ВАШ ВЫХОД 🤩

Открываем регистрацию на международное онлайн-соревнование AI Journey Contest 2026. Участников ждут пять задач от Sber AI и Cloud.ru, а общий призовой фонд составит более 10 млн рублей.

Задачи 🤩

🤩 Guardian of Truth: научить модель находить контекстные галлюцинации в ответах ИИ-агентов

🤩 Green Challenge: создать модель физического ИИ для управления антропоморфным роботом Грином

🤩 3D DIT Distillation: ускорить генерацию 3D-объектов на базе Kandinsky 3D

🤩 Vision-Action Data Factory: собрать фабрику датасетов для обучения робототехнических моделей

🤩 Coordination Referee: построить модель арбитра для распознавания и определения типов сбоев во взаимодействии ИИ-агентов

Участвовать можно индивидуально или командой до четырёх человек. Допуск — с 18 лет.

Подать решение можно до 20 октября включительно, победителей наградим на сцене AI Journey 2026 в Москве.

🤩 Изучить правила и зарегистрироваться 🤩

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Сегодня День мечты 🤩

Пока кто-то мечтает о вилле у океана, редакция канала спит и видит видеонейронки, которые стали дешевле. А о чём мечтаете вы?

Предлагаем собрать все свои планы, желания и цели и отправить себе и близким цифровую капсулу времени.

Зажимайте стрелку отправки в Telegram → выбирайте «Отправить позже» → ставьте дату 1 марта 2027 года.

Пусть первый день весны радует вас не только хорошей погодой. Мы своё послание вам уже написали, посмотрим весной: сбудется ли 🤩

🤩 — отложки на 1️⃣1️⃣ дней заряжены