7753
Меня зовут Андрей Кузнецов Директор FusionBrain Lab в AIRI, один из фаундеров моделей Kandinsky, к.т.н., 15+ лет опыта в Computer Vision, выступаю с лекциями и пишу о событиях в AI и ML
🔥Google выпустил рекап 2025 года
Рекомендую к обозрению, если хочется быстро проанализировать топ тренды и задуматься о том, что нас ждет в 2026💪
Конечно, это взгляд со стороны одной из топ-компаний, но Google, на мой взгляд, очень сильно поправили своё положение в комьюнити релизами новых моделей
https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/
Вот такой подарок принёс мне Тайный Санта в AIRI🔥🔥🔥
Читать полностью…
OLMo 3
Это, пожалуй, самый честный и воспроизводимый релиз года. Тут выкатили вообще всё: от исходного кода и 6T токенов (Dolma 3) до каждого промежуточного чекпоинта и точного порядка данных в батчах.
Для тех, кто занимается ресёрчем, это не просто модель, а идеальный полигон для экспериментов.
В техрепорте много «вкусного» (и спорного):
- Delta-DPO: Авторы подтвердили гипотезу, что для ризонинга важнее не качество выбранного ответа, а дельта между ним и отвергнутым. Они брали ответы от Qwen-3 32B (chosen) и сталкивали их с ответами мелкой Qwen-3 0.6B (rejected). Да, выходит off-policy, но видимо когда данных дофига, то норм. Результат: обучение на контрасте между ними работает лучше, чем классическое SFT на идеальных данных.
- OlmoRL: Они переписали инфру для RLVR, разогнав её в 4 раза. Из крутых фишек — Inflight updates (обновление весов акторов прямо во время генерации в vLLM) и Active sampling (динамический добор задач в батч, чтобы градиент не занулялся на слишком простых примерах). KL-дивергенцию из лосса просто выкинули — говорят, так стабильнее.
- Model Souping: Почти на каждом этапе (мидтрейн, лонг-контекст) авторы мерджили чекпоинты налево и направо. Выглядит так, будто основной рецепт обучения всё ещё не супер стабилен, и его приходится полировать различными костылями.
По метрикам флагманская 32B-Think получилась сильно перекошенной в математику. В ризонинге на MATH и AIME приближается к Qwen-3 32B. Но на общих знаниях (MMLU) модель немного проседает. Думаю, ценность тут не в SOTA цифрах, а в возможности увидеть весь цикл обучения изнутри.
Обучение 32B модели заняло 56 дней на кластере из 1024xH100 и обошлось примерно в $2.75M. Почти 9 дней из этого срока ушло на пост-трейнинг (SFT/DPO/RL).
Статья, GitHub
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 со своей командой мой сотрудник Матвей Скрипкин из группы Multimodality.
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! 💪💪💪
А следом — еще больше инсайтов! В дискуссии про главные тренды в мире ИИ вместе с теми, кто внедряет умные решения для миллионов пользователей, мы обсудим:
🟢Как технологии создают новую ценность для бизнеса и клиентов?
🟢Какие компетенции станут must-have для работы в эпоху AI?
🟢От экспериментов к реальным кейсам: истории внедрения GenAI и автономных агентов
Среди спикеров:
✔ Андрей Кузнецов, директор лаборатории FusionBrain, AIRI; исполнительный директор по исследованию данных, Sber AI
✔ Алексей Назаренко, лидер дивизиона «Lifestyle сервисы в недвижимости», Домклик
✔ Андрей Рыбинцев, управляющий директор по искусственному интеллекту, Авито
✔ Виктор Тарнавский, директор по искусственному интеллекту, Т-Банк
Модератор — Семён Будённый, управляющий директор, Sber AI; руководитель научной группы, AIRI.
Узнайте, какие умные решения меняют мир и бизнес уже сейчас ➡ регистрируйтесь и подключайтесь к трансляции💻
🔗 Москва, Навка Арена + 💻💻💻 эксклюзивно в VK ВидеоЧитать полностью…
В мире, где данные — новая нефть, растёт спрос на дата-инженеров. Ведь именно они знают, как такую нефть добывать, обрабатывать и хранить.
Освоить ключевые компетенции дата-инженера можно на онлайн-магистратуре Нетологии и НИУ ВШЭ «Инженерия данных».
За 2 года вы на практике вы:
➡️ изучите Python, Java, Scala, Kotlin и SQL
➡️ научитесь проектировать пайплайны и обрабатывать данные
➡️ работать с системами хранения данных и базами данных в облаке
Программа даёт широкий простор для переквалификации, поэтому после учёбы вы сможете перейти в MLOps, DevOps или менеджмент. У вас будет отсрочка от армии, льготы на проезд и все бонусы очного обучения.
А этом году при поступлении на программу вы получаете курс по ещё одной IT-профессии в подарок!
🎓 Станьте магистром программной инженерии с дипломом одного из лучших вузов страны и получите преимущество при приёме на работу: https://netolo.gy/ekoF
Большая победа 🏆🏆
Наши ребята на олимпиаде IOAI, которая проходила в Китае, заняли - 6 золотых, 1 серебро, и 1 бронзу - буквально все ребята стали медалистами.
В командном зачете одной из команд удалось обойти 80 команд из других стран и занять 2 место, уступив всего на 0.1 очко.
Поздравляю ребят от всей души🔥😎
⚡️Cloud.ru даёт всем доступ к самым крутым LLM
🔥Все последние модели, включая OpeanAI gpt-oss:120b инференсят бесплатно
18 сентября в Казани пройдёт междисциплинарная конференция по искусственному интеллекту AI-ZAMAN, где я буду выступать с лекцией и руководить секцией «Компьютерное зрение».
AI-ZAMAN — конференция, объединяющая фундаментальные и прикладные исследования в области искусственного интеллекта. Это отдельный научный трек в рамках международного форума Kazan Digital Week 2025.
Направления:
🟢Компьютерное зрение
🟢Обработка естественного языка
🟢Воплощенный ИИ и робототехника
🟢ИИ в науке
🟢ИИ в молекулярных и биологических исследованиях
Участники: студенты, аспиранты, молодые учёные и исследователи.
Подробнее о подаче своих статей и участии на конференции тут. Также присоединяйтесь к Telegram-чату.
⚡️DeepMind выпустили фундаментальную модель AlphaEarth Foundations с геопространственными рассуждениями для решения различных задач в области аналитики, прогнозирования и т.д. Обучена на огромных массивах космоснимков, радарной съемки, 3D laser mapping, данных климатических симуляторов. Называют её «виртуальным спутником». Среди решаемых задач — подробные прогнозы погоды, прогнозирование наводнений и обнаружение лесных пожаров. Другие модели помогают улучшить городское планирование и здравоохранение, обеспечивая детальное понимание визуальной составляющей космоснимков, динамики населения и городской мобильности. Модель умеет генерировать подобные отчеты с объяснением ситуации по фрагменту данных пространственно-временных данных из разных источников (условный видеоряд данных разных типов по конкретной территории).
Конечно, не обошлось и без релиза данных, а именно эмбеддингов на основе пространственно-временных данных👇
To accelerate research and unlock use cases, we are now releasing a collection of AlphaEarth Foundations’ annual embeddings as the Satellite Embedding dataset in Google Earth Engine.
С 14 по 27 июля в Харбине проходила летняя школа SMILES по машинному обучению, организованная Сколтехом, а AIRI выступал в роли научного партнёра. Как и у нашей летней школы (проводилась в Томске), у коллег был предварительный отбор заявок на участие.
Одним из участников SMILES по итогам отсева стал молодой талантливый учёный из лаборатории FusionBrain — Пэни Ли, а по совместительству аспирант Ивана Оселедца в Сколтехе.
В рамках школы студенты разрабатывали проекты, представляли свои исследования в виде постеров, слушали лекции и семинары по различным темам (я тоже успел прочитать ребятам лекцию про методы генеративного проектирования — выложу её позднее).
🥇Вчера он сообщил мне, что по итогам оценки проектов и постеров, он занял первые места и был награждён медалью! Поздравляю Пэни с этой наградой, она абсолютно отражает его способности к научным исследованиям🔥
P.S. Я очень рад видеть, как у молодых ребят получается достигать крутых успехов, как они стараются, как с горящими глазами берутся за сложные задачи! Сейчас Пэни активно участвует вместе со мной в конференции WAIC, где рассказывает об прорывных исследованиях Института на мировой арене💪
⚡️Отдельная зона на стенде AIJ посвящена решениям и продуктам Института AIRI — 3 из 7 сделаны командами лаборатории FusionBrain и в ещё одном мы принимаем активное участие в рамках трека по генеративному проектированию💪
Читать полностью…
Сегодня начинается крупнейшая в мире конференция по AI — WAIC, которая проходит в Шанхае.
Будет много интересного, ждите репортаж😉
Просто ученый в X поделился своим реальным ревью на статью с NeurIPS
Кто-нибудь знает Адама? 🤔
Минус суета, плюс праздник: новогодние промпты🎄
До Нового года осталось совсем чуть-чуть, а дел — как будто ещё на один месяц вперёд: подарки, поздравления, меню, планы, итоги года…
Полезные промпты, которые помогут быстрее ощутить атмосферу празника без хлопот.
ВЫБОР ПОДАРКОВ 🎁
Ты — эксперт по подаркам. Подбери идеи новогодних подарков для человека на основе моей информации. Предложи 10 идей подарков в 2 категориях: “практичный” и “душевный”. Для каждого подарка дай актуальную ссылку, где можно его приобрести (с доставкой по России).
Информация о получателе:
Возраст: __
Пол: __
Интересы и хобби: __
Стиль жизни: [активный/домашний, творческий/практичный, карьерно-ориентированный и т.д.]
Бюджет: __
Ты — профессиональный шеф-повар, помоги мне спланировать новогодний стол.
Входные данные:
• Количество гостей: ___ человек
• Бюджет: ___
• Формат стола: (классический / домашний / фуршет / ПП / вегетарианский / смешанный)
• Уровень сложности блюд: (простой / средний / можно сложные)
• Особые пожелания или ограничения: (аллергии, без алкоголя, без майонеза и т.д.)
Задачи:
1. Составь сбалансированное новогоднее меню
2. Для каждого блюда:
* напиши краткое описание
* укажи ингредиенты с точными граммовками
* распиши пошаговый рецепт приготовления
3. Составь единый список продуктов, сгруппированный по категориям.
4. Дай советы, что можно приготовить заранее, а что — в день праздника. Предложи варианты замены ингредиентов, если что-то сложно найти
Ты — мой персональный планировщик. Помоги составить подробный план новогодних праздников.
Входные данные:
Даты праздников: __
Город/формат: (дом/поездка)
С кем я буду: (один/семья/друзья/ партнёр)
Бюджет: __
Ограничения: (работа, дети, здоровье, транспорт, др.)
Предпочтения по активностям (выбери/добавь):
- прогулки / спорт / поездки / кино / книги / готовка / игры / музеи / баня / обучение / уборка / творчество / свидания
7) Обязательные уже запланированные события (даты/ время): (например: ужин 31-го, поездка 3-го)
Важно: план должен быть реалистичным, без перегруза, если необходимо задай уточняющие вопросы.
Ты — мой бережный коуч по рефлексии. Твоя роль — быть рядом, помогать думать и чувствовать яснее, не оценивая и не подталкивая.
Тон общения: тёплый, спокойный, поддерживающий, без давления.
Цель диалога:
— мягко помочь мне подвести итоги прошедшего года;
— заметить важное (опыт, изменения, усилия, чувства);
— на основе этого сформировать направления и ориентиры на следующий год, сохраняя реализм, заботу о себе и уважение к моим ограничениям.
Формат работы:
1. Задавай один вопрос за раз.
2. После моего ответа сделай краткое отражение (1–3 предложения): что ты услышал(а), какие смыслы или чувства заметил(а).
3. Затем переходи к следующему вопросу.
4. Если мой ответ короткий или неясный — мягко помогай уточняющими вопросами.
Перенеси загруженное фото в стиль советской новогодней открытки.
О том, как российские учёные создали открытую систему GigaEvo для решения сложных математических задач — читайте в интервью для «Ъ-Науки» ⤵️
Валентин Хрульков, руководитель научной группы «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain Института AIRI, рассказывает:
⚫️что такое эволюционные алгоритмы и почему они важны для науки
⚫️как GigaEvo помогает автоматизировать доказательство теорем
⚫️почему языковые модели не решают задачи напрямую, а учатся вместе с алгоритмами
⚫️какие вызовы стоят перед разработчиками и пользователями таких систем
📎Читайте материал по ссылке.
Уже и Zoom в гонку ИИ-моделей ворвались
https://www.zoom.com/en/blog/humanitys-last-exam-zoom-ai-breakthrough/
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!
AI Journey Contest 2025 — вызов для тех, кто хочет выйти на уровень PRO 🤩
По 30 октября cтаньте частью главного международного соревнования по искусственному интеллекту. Докажите, что ваши идеи и навыки могут изменить будущее!
Решите одну или несколько задач AI Journey Contest и получите возможность выиграть денежный приз. Призовой фонд 6,5 млн рублей!
⭐️ Agent-as-Judge — создайте модель-судью, которая будет оценивать AI-тексты так же, как это делает человек
⭐️ Human-centered AI Assistant — постройте персонального ассистента на базе GigaChat, который понимает привычки и предугадывает желания
⭐️ GigaMemory — придумайте систему долговременной памяти для LLM, чтобы ассистент помнил пользователя
21 августа пройдёт митап от MWS AI D >< Vision для CV-инженеров и исследователей, где AIRI выступает партнёром. Мероприятие в онлайн и оффлайн формате.
Вас ждут:
🔴Доклады о передовых и прикладных аспектах CV
🔴Живое общение и обмен опытом
На митапе будет выступать мой сотрудник Айбек Аланов, Руководитель команды Controllable Generative AI, FusionBrain Lab, с темой «Как эффективно контролировать генерацию диффузионных моделей?». Он рассмотрит ключевые подходы к повышению контролируемости, а также покажет результаты исследований AIRI в этом направлении.
Не забудьте пройти регистрацию!
Все ждём завтрашнего релиза GPT-5️⃣
Прямая трансляция в 20.00 мск
⚡️⚡️⚡️Состоялся релиз open source LLM от OpenAI
https://openai.com/open-models/
📍Model card
E-CUP возвращается! Реальные данные. Масштабные проекты и призы.
Решайте ML-задачи в стиле Ozon Tech. Девять победителей разделят призовой фонд соревнования — 7 200 000 рублей 😎
Что вас ждёт:
🔹 Проекты на реальных данных ведущего российского e-com
🔹 Экспертиза Ozon Tech и обмен опытом
🔹 Мерч и бонусы активным участникам
🔹 Питчинг — 13 сентября онлайн или очно на конференции E-CODE. Финалистам Ozon Tech предоставит билеты и оплатит поездку
Три трека на выбор:
🔹 Рекомендации: предсказание следующей покупки пользователя
🔹 Логистика: автопланирование курьеров
🔹 Контроль качества: автоматическое выявление поддельных товаров
💻 Формат участия: онлайн
👥 Команда: от 1 до 5 человек
🎯 Для кого: Data Scientists, ML-специалисты, аналитики данных, дата-инженеры, специалисты Big Data и разработчики, которые интересуются ML/DS.
🗓 Тест-драйв работы в e-com бигтехе стартует здесь.
Российские учёные на WAIC 2025: как это было 🤖
WAIC 2025 в Китае — одна из самых масштабных AI-конференций в мире.
27 июля в рамках мероприятия впервые состоялись сессия международной конференции AI Journey и международная форсайт-сессия AI Horizons
На сцене AI Journey выступили выдающиеся AI-исследователи из Поднебесной и топ-эксперты российского AI-сообщества:
💚 Андрей Белевцев (Сбер) выступил на тему «Создание масштабного эффекта для бизнеса с помощью GenAI»
💚 Максим Ерёменко (Сбер) рассказал, как технологии ИИ приближают будущее
💚 Иван Оселедец (AIRI) представил результаты работы команды AIRI за последние полгода
💚 Алексей Наумов (ВШЭ) представил доклад по исследованию задачи оценки потенциала Шрёдингера
⚡️Head of FusionBrain Lab (Andrey Kuznetsov) meets the author of ResNets and other major DL papers (Xiangyu Zhang)
By the way ResNet paper published in 2016 has nearly 280k citations🔥
С Иваном Оселедцем @Ivan_Oseledets на нашем стенде💪
Читать полностью…
Коллеги из Сбера опубликовали статью "NABLA: Neighborhood Adaptive Block-Level Attention".
Статья предлагает новый механизм блочно-разреженного внимания для диффузионных трансформеров: вместо вычисления всей маски внимания (Full Attention) можно сжать матрицы Query и Key и эффективно обнаружить только наиболее важные блоки с помощью кумулятивной функции распределения Softmax. После этого вычисления выполняются только для наиболее важных блоков. Метод позволяет ускорить генерацию модели Wan 2.1-14B (на данный момент это лучшая из открытых моделей генерации видео) в 2.7 раза.
Метод не требует написания специальных CUDA-ядер и полностью совместим с Flex Attention из PyTorch.
Upvote статьи на Hugging Face приветствуется🔝
Статья на HF
4 подхода к созданию LLM-приложений
Если вы пытались собрать сервис на базе LLM: RAG для корпоративного репозитория, MVP для стартапа или бот для личных задач — наверняка столкнулись с тем, что всё работает не так, как задумывалось.
Модель галлюцинирует или отвечает в неподходящем стиле, промпты не помогают, RAG не находит релевантные данные, агенты игнорируют инструкции — и непонятно, надо ли дообучать LLM или стоит попробовать другую модель, но как выбрать?
В этот четверг команда DeepSchool проведёт открытую лекцию, на которой расскажут об ошибках создания LLM-систем, как их решать и как собрать сервис, за который не стыдно.
На лекции вы узнаете про:
✅4 базовых блока LLM-проекта — из чего собираются 99% приложений
✅когда достаточно open-source LLM, а когда не обойтись без коммерческой
✅RAG: гибридный поиск, чанкирование и методы борьбы с галлюцинациями
✅как работают агенты и их реальные сценарии применения
✅файнтюнинг: когда простого промпта недостаточно, как адаптировать модель под свою задачу и когда это нужно
А в конце представят курс LLM Start, на котором инженеры без опыта в deep learning научатся создавать свои первые LLM-приложения под кураторством опытных инженеров
Всем участникам лекции подарят скидки на обучение, поэтому не пропустите!
📌Спикер: Илья Димов, Senior NLP-инженер, который занимается обучением Multimodal LLM
⚡️В четверг, 24 июля, в 19:00 МСК
Регистрируйтесь по ссылке и приходите в четверг вечером!