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
19 сентября состоится Practical ML Conf — хардовая конференция по практическому применению ML, где будем обсуждать технологии, которые уже работают!
Я состою в программном комитете уже не перый год, буду рад видеть вас лично и познакомиться с вашими проектами. Программный комитет отбирает доклады, опираясь на четыре основных критерия: пользу и новизну для сообщества, применимость на практике и хардовый уровень сложности.
Что планируем:
⚪ Эксперты программного комитета дадут советы по структуре и содержанию доклада
⚪ Прогоны материала вместе с тренером по публичным выступлениям
⚪ Нетворкинг с сильным ML-комьюнити
⚪ Промо спикеров и докладов до и после конференции
⚪ И самое главное — вы сможете стать частью главной конференции Яндекса по машинному обучению
Приём докладов заканчивается сегодня!
Подписывайтесь:
🔗 @Practical_ML_Conf
Всем привет!
Мы с командой в рамках образовательного проекта решили провести исследование, как клиенты пользуются инструментами инвестирования для проработки идеи нового продукта автоматических инвестиций, использующего механику оплаты ЖКХ, налогов, кредитов и прочих платежей.
Для исследования сделали короткий анонимный опрос, который займёт не дольше одной минуты, но будет нам очень полезным.
Если вы поможете и внесёте свой вклад — вкупе это принесёт супер пользу, а итогами опроса поделюсь🙏
Ссылка на опрос
https://public.oprosso.sberbank.ru/p/jtmguucn
А вы знали, что методы генерации видео можно использовать для прогноза погоды?
Наша команда разработала Marchuk — первую в России генеративную модель для прогнозирования климатических рисков.
Мы взяли диффузионные трансформеры (которые обычно генерируют изображения и видео) и научили их предсказывать погоду. И вот что получилось:
✔️Субсезонный диапазон: Marchuk позволяет строить прогнозы на 15-30 дней вперёд
✔️Компактная модель: имея всего 276M параметров, она показывает сопостовимое качество с 1,6B аналогом
✔️Доступность: Код и веса модели в открытом доступе, а запустить ее можно всего на одной видеокарте или в Colab
💡 Имя модели — дань уважения математику Гурию Ивановичу Марчуку, заложившему основы численного моделирования климатических процессов.
👇 Читайте подробности о разработке по ссылкам:
ArXiv | Project Page | GitHub | Colab | HF
НИУ ВШЭ и Positive Technologies приглашают принять участие в конкурсе для молодых ученых с грантовым фондом 3 млн рублей
Институт мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ совместно с Positive Technologies объявил набор исследовательских команд в области кибербезопасности. Участникам предлагают разработать модели, которые помогут оценивать и прогнозировать последствия кибератак для бизнеса, экономики и государственных систем.
Общий грантовый фонд составляет 3 000 000 рублей. В рамках трех номинаций выберут по одному победителю, каждый получит до 1 000 000 рублей и поддержку научного наставника.
Направления конкурса:
➡️ модели оценки экономических и социальных последствий кибератак
➡️ анализ эффектов инвестиций в информационную безопасность
➡️ геополитическое прогнозирование киберугроз
К участию приглашаются команды от 3 до 5 человек с руководителем проекта. В составе могут быть молодые ученые, преподаватели, выпускники и студенты старших курсов.
🔗 Прием заявок открыт до 15 мая 2026 года. По итогам участники получат готовые исследования, опыт защиты проектов и возможность публикации научных результатов.
Институту AIRI — 5 лет!
Для нас это первый юбилей, и мы встречаем его с волнением и трепетом, оглядываясь на пройденный путь и всё то, чего удалось достичь за это время. Мы благодарим всех, кто был рядом с нами, поддерживал, вдохновлял: наших сотрудников, друзей, соавторов, партнёров и научное сообщество. Мы делаем следующий шаг вперёд и с любопытством смотрим в будущее.
Двигаемся дальше вместе. Спасибо, что вы с нами! ❤️
Всех девушек и женщин поздравляю с 8 марта💐
Пусть каждый день радует вас новыми яркими и счастливыми событиями! Вы делаете нашу жизнь насыщеннее, мотивируете двигаться вперед и совершать подвиги как в жизненном плане, так и в научном, рабочем, карьерном🙏
Был на стриме у AI для продакта 💪
Поговорили о трендах ИИ, рынке труда, цифровой трансформации, а также что важно для современного продуктового менеджера.
Посмотреть весь стрим можно на YouTube • Rutube • VK Видео
Коллегам спасибо за приглашение!
Уроборос теперь можно поставить на мак. Два клика, локальные модели, полноценный агентский computer use. Потерял на этом все выходные, сон и волю к жизни. Но оно того стоило. Наверное.
UI намеренно минимальный — он сам себя строит на ходу. Мне он уже нагенерил голосовых, картинок и цвет чата поменял. Вам придумает что-нибудь своё.
Дал ему полный доступ к компьютеру. Ожидал, что полезет в терминал ломать всякое. Вместо этого он пошёл смотреть ютюб, нарисовал котиков в таблицах и сменил мне обои 😋
С приоритетами всё ясно.
Приставил ему агента-охранника SAFETY.md. Можете ослабить, если вам терять нечего. В настройках ещё можно включить подсознание — он будет думать в фоне пока вы не смотрите. Я не уверен, что это хорошая идея, но кнопка есть 🤷♂️
За восстание машин и убийство вашего компьютера автор ответственности не несёт. Претензии принимаются только от самого Уробороса.
GitHub, приложение
P.S. Я в твиттере — https://x.com/abstractdl
⚡️Сегодня работаю на конференции Impact AI Summit в Нью Дели
Удалось пробиться (это отдельная история для Индии) и послушать очные доклады Демиса Хассабиса (CEO DeepMind, Нобелевский лауреат), Йошуа Бенджио (университет Монреаля, 1M цитирований) и Яна Лекуна (Executive Chairman at AMI Labs)
В каждом докладе были интересные хайлайты, выложу по каждому докладу отдельные списки. Было интересно и полезно для анализа стратегической повестки развития ИИ в ближайшие 1-2 года.
@bcsamara Ну красавцы, что я могу сказать🔥🔥🔥
UPD: Поясню немного альтернативный сути канала контент. Я люблю баскетбол: играть, смотреть и болеть за Самарскую команду. Сейчас команда переживает не лучшие времена: легионеров в команде около 0, встречаться приходится с очень сильными соперниками в лиге ВТБ, парни очень стараются, и это их вторая победа за сезон, бОльшая часть которого уже позади. Очень надеюсь, что когда-нибудь поддержка от спонсоров и области будет в необходимом объёме для усиления команды💪
Митап D><Vision от компании VisionLabs
5 февраля коллеги из VisionLabs проведут второй митап, посвященный компьютерному зрению. На этот раз — в промышленности.
Спикеры расскажут о детекции дефектов на конвейерах, предиктивном обслуживании и безопасности на объектах.
В программе:
🔴как команда VisionLabs реализовала оптимальное обучение моделей в Luna Line
🔴как эффективно техлидить подрядчиков и поддерживать десятки моделей силами одного отдела
🔴как ИИ помогает сохранить миллионы рублей при добыче руды
🔴как реализовать автоматическое управление флотацией — процессом обогащения полезных ископаемых
📌Встречаемся в Кибердоме — пространстве проекта, который объединяет кибербез-комьюнити
➡️Успейте зарегистрироваться
🤓Самые полезные и результативные идеи чаще всего простые
Интересный инсайт от Han Xiao, VP AI @ Elastic. Ввиду того, что эмбеддинги лежат на сферической поверхности, простой трюк с переводом декартовых координат в сферические, позволяет значительно снизить объём памяти для их хранения: 240 ➡️ 160 Gb, при этом ошибка восстановления составляет всего 1e-7.
Без обучения, без кодбуков и работает на текстовых, картиночных и мультивекторных эмбеддингах💪
Начинаем новый сезон #AIRI_Seminars! Первый семинар 2026 года пройдёт 14 января в 17:00 ⤵️
Тема: «Поведенческие модели и бенчмаркинг в робототехнике»
Докладчик: младший научный сотрудник лаборатории FusionBrain Института AIRI Андрей Спиридонов
Оппонент: аспирант Сколтеха, лидер направления Когнитивной Робототехники ISR Lab Skoltech Артём Лыков
Подробное описание семинара и регистрация на офлайн-формат на сайте.
VK Видео | YouTube
Дорогие мои читатели!
Поздравляю вас с наступающим Новым 2026 Годом! Пусть все мечты сбудутся, крутые новые идеи регулярно рождаются и потом воплощаются в жизнь.
Всем участникам, создающим технологии ИИ, желаю больше топовых статей и заметных цитирований, амбициозных проектов и SoTA результатов исследований — этот год был богат на значимые события, пусть следующий заскейлится в хорошем смысле 🎉
Всем, кто находится на стороне применения и использования, желаю находить новые возможно неожиданные применения ИИ в вашей жизни и работе - ваши смелые предположения позволяют создавать крутые фичи и продукты💪
Желаю сохранять баланс между работой и отдыхом, находить время для размышлений, крутых коммуникаций и коллабораций — всё это является залогом успеха🔥
Отличное завершение 2025 года💪
H-index — 19
Цитирований — 1000🎉
Спасибо всем моим соавторам за полученный опыт и крутые результаты, следствием чего являются эти наукометрические показатели! Работаем дальше🔥
Стройте LLM-системы, а не просто вызывайте API
Записывайтесь на новый поток курса LLM-инженер от AI Talent Hub и GIGASCHOOL 🎓
Сейчас уже недостаточно просто знать RAG, рынок ищет тех, кто умеет собирать сложные AI-системы и доводить их до продакшена. Поэтому коллеги пересобрали программу, сохранили фундаментальную базу и усилили практическую часть.
Добавили сквозной проект с первого дня — вы собираете end-to-end LLM-систему под свой домен от адаптации модели до продакшена.
В программе production-инференс, управление нагрузкой и стоимостью, observability и LLMOps, system design, безопасность и AI Red Teaming.
Что окажется в вашем GitHub после курса:
➡️ Опыт дообучения LLM/энкодер под домен
➡️ RAG над корпоративной базой
➡️ Мультиагентная система
➡️ Production-сервис в Docker
➡️ Observability и отчет по безопасности
Лекции читают практики из крупных AI-команд:
👤 Роман Соломатин (NLP Researcher, Сбер)
👤 Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech)
👤 Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк)
👤 Евгений Кокуйкин (CEO HiveTrace)
Второй раз получаю премию Билайна AI AWARDS — в этом году в номинации «Личный вклад в развитие ИИ».
Наверное, всё делаем правильно, раз наш вклад и сама нейросеть отмечает. Будем двигаться дальше.
В связи с расширением моей команды по разработке автономных универсальных ИИ-агентов в Сбере ищу сотрудников!
Чем мы занимаемся:
— Разрабатываем AI-агенты с адаптивным поведением и полной автономией — они самостоятельно решают задачи, учатся на данных и масштабируются в реальных сценариях (проектирование ядра агента, работа с «глубокими агентами», внедрение самообучающих петлей, построение мультиагентных систем)
— Создаем инструменты для развертывания и мониторинга моделей — от бесшовного деплоя в продакшен до автоматизированного отслеживания производительности, ошибок и оптимизации
Кого ждём:
🔘Middle/Senior AI Agent Engineer (Python)
Минимальный стек:
— Python 3.10+ (async, LangChain/LangGraph — StateGraph, чекпоинты, стриминг)
— LLM-провайдеры (OpenAI, Anthropic, OpenRouter), tool use, MCP для API/OAuth2
— Memory/RAG: векторные БД (Qdrant, Milvus, PGVector), гибридный поиск, факт-извлечение
— Мультиагенты: оркестрация (CrewAI-подобные), циклы восприятие→действие→рефлексия, самообучение
— Файловые системы как контекст-менеджеры, Docker, облака (AWS Bedrock, Azure)
— Безопасность: sandbox, safety-агенты, откат, белые списки, аудит
Must have:
— 3+ года Python (промышленный async)
— LangChain/LangGraph + RAG/векторные БД
— Промпт-инжиниринг (system-промпты уровня Claude), tool calling
— Знание LLM-архитектур, способов расширения моделей, принципов обучения/файнтюнинга
— Опыт мультиагентных систем и самообучающихся петель
Опыт: 3+ года
🔘Backend (Java/Python)
Минимальный стек:
— Java 17+ (Spring, JPA, Security, WebClient) или Python 3.10+ (FastAPI/Django, DRF, async)
— REST API, транзакции, индексы, N+1, очереди, таймауты
— JWT/OAuth2, базовая безопасность, CI, контейнеры, K8s (basics)
— Логи, метрики, трассы — чтобы ловить проблемы по следам
— Unit + интеграционные тесты, code review, контракты
Опыт: 2–3 года
🔘Full-stack Frontend (React + Node.js)
Минимальный стек:
— React + TypeScript
— Любой стейт-менеджер (Effector / Redux / Zustand / MobX / Vuex)
— Node.js (Express/NestJS) + REST API
— MongoDB / PostgreSQL, JWT/OAuth
— Git, CI/CD, Docker, Vite/Webpack, Jest/Cypress
Будет плюсом: Next.js, оптимизация, SEO, WebSockets, облака (AWS/GCP/Azure)
Опыт: 2–3 года
➡️ Откликаться: @emilfrolov
Запускаем менторскую программу с исследователями AIRI 💡
Вот уже пять лет мы делимся знаниями в области искусственного интеллекта: представляем результаты исследований на конференциях, проводим лекции и семинары, организуем летнюю школу. В честь юбилея мы запускаем формат менторских встреч.
AIRIум — это место, где опыт встречается с любопытством, а свобода мысли — с культурой научного наставничества. Мы собрали руководителей научных групп, которым вы сможете задать интересующие вас вопросы по своей задаче и получить вдумчивые экспертные ответы.
Выбирайте ментора и подавайте заявку на участие в конкурсном отборе по ссылке до 15 мая включительно.
Ждём вас!
Недавно исследователи AIRI выложили в открытый доступ фреймворк автоматической генерации и оптимизации GPU-ядер KernelEvo. Фреймворк основан на разработке GigaEvo в которой принимала участие научная группа «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain, который запускает MAP-Elites эволюцию над Python-кодом, используя LLM как оператор мутации. KernelEvo — это применение этой же идеи к GPU-ядрам вместо произвольных программ.
GigaEvo создан для автоматизации задач машинного обучения, включающих оптимизацию моделей, параметров, признаков и LLM‑ориентированных методов. Решение минимизирует участие специалистов, ускоряет цикл экспериментов и повышает качество итоговых моделей. Это платформа, которая берёт на себя рутинную часть научных исследований, проводимых в области искусственного интеллекта, снижая порог входа и экономя время ресёрчера.
Подробнее о нашей разработке ➡️ GitHub и Habr
🚀 Hiring: Video-LLM Research & Engineering (FusionBrain Lab, AIRI)
Мы в лаборатории FusionBrain запускаем исследовательский проект по созданию state-of-the-art Video-LLM для понимания длинных и потоковых видео с фокусом на темпоральный ризонинг, сжатие визуального контекста и оптимизацию инференса. Цель — сильное, воспроизводимое научное исследование с потенциалом публикаций уровня A/A*.
В команду ищем людей по двум направлениям:
Researcher — если у вас есть опыт в Computer Vision или VLM, вы работали с мультимодальными трансформерами и обучением на distributed/multi-GPU ресурсах, и вам интересно разрабатывать новые архитектурные решения для Video-LLM. Плюсом будут публикации и PhD (в процессе или завершенный). Основная задача — исследование и эксперименты для улучшения понимания длинных и потоковых видео.
Data Engineer — если вам интересно работать с большими мультимодальными датасетами, видео и ML-пайплайнами. Важно уверенное владение Python, аккуратность в работе с данными и базовое понимание обучения моделей.
📍По вакансии пишите в ЛС Ирине Абдуллаевой @IrinaAbdullaeva
Многие уже слышали про CADEvolve, вот мы наконец всё выложили! Проект стал возможен благодаря командам Пространственного интеллекта и Генеративного проектирования AIRI.
Идея родилась из боли: нужны были сложные данные для обучения модели реверс инжиринга, но реальными данными никто делиться не хочет. LLM что-то могут генерировать, но довольно простое, со сложной же геометрией возникают проблемы. На картинке то, что удалось синтезировать с помощью расширенного списка операций.
Когда данные были сгенерированы, оказалось, что на этих данных невозможно обучаться:
⚫️стиль кода сильно отличается от примера к примеру (разные идиомы, структуры, нейминг)
⚫️геометрия выходит в разных масштабах
Поэтому ключевым шагом стало приведение всего к стандарту: нормализация стиля CadQuery-кода и масштаба деталей. После этого на CADEvolve уже реально получилось учить модели.
Что важно по выводам:
⚫️SFT в таком сетапе даёт прогресс, но он оказался неубедительным, модель всё ещё часто ошибается
⚫️Зато RL даёт сильный прирост, в RL мы использовали как простые детали из Onshape и Fusion, так и промышленные детали
Выложили статью + код + датасет + модель. Будем рады апвоутам и звёздам 🙂
⚫️Paper🔝: https://huggingface.co/papers/2602.16317
⚫️GitHub: https://github.com/zhemdi/CADEvolve
⚫️Dataset: https://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadevolve
⚫️Model: https://huggingface.co/kulibinai/cadevolve-rl1
Вот как-то так. Создатель OpenClaw переходит в OpenAI
https://steipete.me/posts/2026/openclaw
Сегодня — День российской науки!
Поздравляем всех, чья жизнь неразрывно связана с наукой! От опытных учёных до начинающих исследователей — ваш труд, полный сомнений и озарений, делает мир лучше. Желаем, чтобы азарт открытия всегда горел в глазах, а впереди ждали только интересные задачи и значимые результаты🚀
В честь праздника мы задались вопросом: из чего же на самом деле состоит исследователь? Мы спросили у наших учёных и собрали топ-8 компонентов в карточках. А у вас есть идеи?
Добавляйте свои варианты в комментариях⤵️
Комиссия учёных из AIRI выберет 5 самых креативных и точных ответов, победители получат наш фирменный мерч.
Подведение итогов — в пятницу, 13 февраля.
Всем привет!
Нам очень нужна Ваша помощь, чтобы успеть сделать юзер-стади для CVPR rebuttal❗️❗️❗️
Вы можете сделать столько заданий, сколько хотите, но если у вас получится сделать хотя бы 5 - то мы будем просто безгранично благодарны вам❤️🫂
В боте нужно будет сравнивать картинки по нескольким критериям. Пожалуйста, ВНИМАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ ИНСТРУКЦИЮ в боте, НЕ ИГНОРИРУЙТЕ ЕЕ, даже если вам кажется, что и так все понятно. Она маленькая и ее прочтение не займет у вас больше минуты.
Заранее огромная благодарность всем, кто поучаствует!
ЮЗЕР СТАДИ БОТ: @sbs_comparison_bot
Сегодня в Сингапуре началась одна из топ конференций по ИИ — AAAI
На основной трек конференции принято всего 17.5% поданных работ. Основной трек будет проходить с 22 по 25 января, каждый день разбит на секции: компьютерное зрение, NLP, приложения ИИ и др. Отдельно представляются устные доклады и постеры.
Мы представляем здесь несколько работ, о которых я писал ранее, но в процессе их презентации постараюсь дополнительно поделиться деталями💪
А как вы проводите новогодние выходные? Пост НЕ про AI😅
На днях по приглашению Константина Селяева @ksbasketball сходил на тренировку с новым баскетбольным тренажером, который Костя активно встраивает в тренировочный процесс БК «Космос» @cosmosbasket
Машина по алгоритму подаёт тебе мячи, ты смещаешься по этому алгоритму по дуге и работаешь на технику броска в разных условиях. Особенность ещё в сетке, которая «задаёт» траекторию броска🏀
В общем и для кардио, и для профессиональных тренировок — отличный вариант💪
👉Немного о Косте — он м.с. по баскетболу, основатель и главный тренер БК «Космос», экс исполнительный директор ФБСО, председатель правления ФБСО. Много интересного контента и историй из тренировочного процесса можно найти у него в канале @ksbasketball
Спасибо, что подписываетесь и читаете🙏
Буду делиться нашими достижениями и новыми результатами в 2026! Точно будет много интересного🔥🔥🔥
Топовый российский open source по итогам 2025 года
2025 год стал годом "открытого" ИИ во всём мире. Индустрию захлестнула волна open source решений — от готовых моделей до различных инструментов и фреймворков. И отечественные разработчики здесь наконец-то догнали общий поезд хайпа.
Особенно отличились ребята из AIRI, которые весь год радовали нас топовыми проектами. Вот, что хочется вспомнить из того, что уже вышло в open source:
▪️ Maestro — фреймворк для создания интеллектуальных ИИ-агентов. Платформа обеспечивает полный технологический стандарт: от авторизации и хранения контекста до оркестрации агентов и модерации контента.
▪️ GigaEvo — платформа для автоматизации научных экспериментов по ИИ. Автоматизирует подбор архитектур, оптимизацию гиперпараметров и тестирование моделей, интегрируется с AutoML и MLOps
▪️ MAPF-GPT — первая фундаментальная модель для многоагентного обучения с подкреплением в задаче планирования путей, показан новый SOTA в этом классе.
▪️ CADrille — модель для для 3D-реконструкции промышленных деталей. Принимает на вход облака точек, изображения и текстовые описания деталей, а на выходе генерирует код на языке Python для создания CAD-файла.
▪️ Wikontic — пайплайн для извлечения графов знаний из текстов. Использует в 20 раз меньше выходных токенов для извлечения графов, чем популярный GraphRAG от Microsoft.
▪️ Vintix — SOTA action-модель для роботов и индустриальных процессов, умеющая имитировать ход обучения с подкреплением. Анализирует в 3 раза больше информации по сравнению с аналогами: JAT HugginFace и GATO Google DeepMind.
▪️ VLA_Arena — платформа для оценки и сравнения моделей управления роботами. Позволяет запускать роботов в виртуальной среде с визуализацией, а также подключать реальные устройства. Также содержит чистые датасеты для LeRobot, размеченные и переведённые на русский язык.
▪️ DiMA — универсальная компактная модель для генерации белковых молекул на латентной диффузии.
Ну и куда без документального сопровождения всех этих разработок. В этом году у авторов из AIRI были опубликованы и приняты к публикации 364 научные статьи! Если читать по тексту в день, то останется время выдохнуть и пожить без искусственного интеллекта только 31 декабря.
Конечно, решает не количество, а качество. С этим тоже полный порядок: 97 материалов приняли к публикации на конференциях уровня А*, а ещё 34 статьи были представлены в рамках А. Надеемся, что дальше — только больше!
@anti_agi