Как LLM решают сложные задачи — и почему иногда терпят неудачу даже в простых рассуждениях?..

Хумай Байрамова — Java-разработчик и преподаватель Университета ИТМО — расскажет о подходе Active Prompting, основанном на принципах активного обучения и позволяющем эффективно подбирать наиболее информативные примеры для подачи в промпт.

В эфире:
🔸 Рассмотрим современные методы оптимизации in-context learning — от цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) до адаптивного подбора примеров.
🔸 Сравним Active Prompting с другими стратегиями: на основе неопределённости, разнообразия, семантической близости и их комбинаций.
🔸 Поймем, как появление механизмов Long-Range Memory влияет на подходы к построению промптов и выбору примеров.

⏰ Подключайтесь к трансляции 28 мая в 12:00 и задавайте вопросы Хумай!
Их можно оставить в чате на YouTube уже сейчас ;)

Как сделать качественный переводчик, не тратя впустую деньги и время? Расскажет CEO компании Lingvaneх Алексей Рудак!

В эфире разберем:
🔸 В чем принципиальное отличие LLM-перевода от других подходов?
🔸 Где брать датасеты для обучения переводчика и как их фильтровать?
🔸 Как тренировать модель и какое железо для этого нужно?
🔸 Как работает Beam-search?
🔸 По каким метрикам оценивать качество перевода?

⏰ Подключайтесь к трансляции 23 мая в 12:00 и задавайте вопросы Алексею!
Их можно оставить в чате на YouTube уже сейчас ;)

25 апреля в 12:00 Анна Авдюшина расскажет об архитектуре современных AI-агентов, использующих большие языковые модели. В основе лекции — систематический обзор, в котором выделены 18 архитектурных паттернов для построения таких агентов.

Анна Авдюшина преподаёт на факультете «Программная инженерия и компьютерная техника» и работает инженером в центре «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО.

Вместе разберем:

🔸 Как агенты интерпретируют расплывчатые цели пользователей и превращают их в планы действий?
🔸 Каким образом они могут рефлексировать, запрашивать помощь у других агентов или человека и принимать коллективные решения?
🔸 Какие подходы позволяют повысить надёжность, объяснимость и гибкость работы агентов?

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Анне в прямом эфире.

Подключайтесь! Узнаете, как проектировать надёжных и объяснимых агентов на базе LLM.

Зачем ML-системам распознавать салон вашего автомобиля? Расскажет Виктор Кочеганов — кандидат физико-математических наук, руководитель ML-направления в ГК "Фрактал".

В эфире:
🔸 Почему штрафы за скорость — это "прошлый век" и какие задачи компьютерного зрения решаются сегодня для повышения безопасности на дорогах?
🔸 Какие ограничения накладывает real-time production на ML-алгоритмы?
🔸 Действительно ли опасно разговаривать по телефону за рулем или не пристегиваться в автомобиле? Что говорит статистика?
🔸 Какие этапы разработки проходит ML-алгоритм для фото- и видеофиксации нарушений ПДД?

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Виктору в прямом эфире.

Подключайтесь 11 апреля в 14:00!

Слышали про релиз диффузионных LLM компанией Inception Labs? Доктор технических наук Владимир Крылов расскажет, как диффузионные LLM повлияют на сферу AI.

В эфире:
🔸 Как устроены LLM, опирающиеся не на алгоритмы последовательного предсказания следующего токена, а на алгоритмы диффузии, обычно применяемые для генерации изображений?
🔸 Насколько быстрее dLLM Mercury Coder — Mini и Small — справляются с генерацией кода и текста?
🔸 Как работает диффузионная текстовая модель LLaDA, сделанная командой GSAI-ML из Китайского народного университета?

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы лектору в прямом эфире.

Подключайтесь 3 апреля в 12:00!
https://www.youtube.com/live/_kINzfR6mt8

Сейчас есть множество AI-платформ для разработки, но какую выбрать для своих задач или для проектной команды? Разберемся вместе с Александром Медведевым — fullstack-разработчиком компании Just AI.

В эфире:
🔸 сравним ключевые AI-платформы;
🔸 посмотрим на сценарии их использования;
🔸 обсудим преимущества использования AI-платформ по сравнению с прямым обращением к LLM;
🔸 поговорим о трендах развития инструментов на базе AI в разработке.

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Александру в прямом эфире.

Подключайтесь 14 марта в 12:00!

Как эволюционировали технологии распознавания речи?
Об этом на канале AI4Dev расскажет Виктор Загускин — ML-руководитель платформы речевых технологий в MTS AI.

В эфире обсудим:
🔸 переход от классических подходов (HMM, Kaldi) к end-to-end моделям (CTC, RNN-T, Whisper, TDT);
🔸 вызовы сценариев поточного распознавания, диаризации и интерактивного общения;
🔸 перспективы полнодуплексных LLM и мультимодального взаимодействия.

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Виктору в прямом эфире.

Подключайтесь 26 февраля в 12:00!

Приглашаем на онлайн-лекцию «Большие модели рассуждений. Еще шаг в эпоху Новацена?»

Профессор Владимир Крылов, доктор технических наук и научный консультант Artezio по применению ИИ в разработке ПО, расскажет:

🔸На что способны модели рассуждений?
🔸Как правильно сконструировать промпт для них?
🔸В чем состоят проблемы использования таких моделей?
🔸Как модель рассуждений думает без слов и как все это связано с системами сознания Канемана?

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Владимиру Крылову в прямом эфире.

Хотите узнать, как появление говорящих и рассуждающих моделей вписывается в концепцию перехода Земли от эпохи Антропоцена в эпоху Новацена? Подключайтесь 30 января в 12:00!

Приглашаем на онлайн-лекцию «Большие модели рассуждений. Еще шаг в эпоху Новацена?».

Профессор Владимир Крылов, доктор технических наук и научный консультант Artezio по применению ИИ в разработке ПО, расскажет:
🔸На что способны модели рассуждений?
🔸Как правильно сконструировать промпт для них?
🔸В чем состоят проблемы использования таких моделей?
🔸Как модель рассуждений думает без слов и как все это связано с системами сознания Канемана?

Лекция пройдет в формате онлайн-вебинара: вы сможете задать вопросы Владимиру Крылову в прямом эфире.

Хотите узнать, как появление говорящих и рассуждающих моделей вписывается в концепцию перехода Земли от эпохи Антропоцена в эпоху Новацена? Подключайтесь 12 декабря в 12:00!

Node.js & ИИ: как программировать эффективнее?

⬆️ Так называется лекция, которую прочитает Михаил Ларченко 22 августа в 12:00 на YouTube-канале AI4Dev.

Михаил — разработчик ПО с сильной страстью к решению сложных задач. Его экспертиза охватывает фронтенд- и бэкенд-разработку с акцентом на надежную архитектуру и интуитивно понятные интерфейсы. Возможно, вы видели его собственный YouTube-канал о программировании 😉

В нашей студии Михаил поделится своим опытом использования нейросетей в разработке: как они помогают автоматизировать задачи, генерировать код и оптимизировать рабочие процессы.

🔔 Включайте уведомление и задавайте вопросы в чате — ответим сразу после лекции в прямом эфире!