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.

Дорогие друзья! Мы снова приглашаем вас на грандиозное мероприятие — финальную демонстрацию реальных проектов в области искусственного интеллекта и анализа данных, над которыми трудились наши интерны последние полгода!

Если вам интересно узнать, как работают IT-команды и какие крутые решения создаются в этой индустрии — присоединяйтесь!

Какие проекты покажем?

1. Автоматизация процесса проверки учебных работ с помощью ИИ (проект со Школой 800)
2. Распознавание жестов глухонемых (помощь людям с ограниченными возможностями)
3. IT-анализ зарплат, рынка труда и востребованных навыков
   (проект с группой IT-компаний Lad)
4. Калькулятор зарплат в IT (расчет зарплат в сфере IT в зависимости от навыков)
5. Протоколирование интервью с автоматизацией (проект с МГУ)
6. Браузерная игра «Благодар» (геймификация процессов дарения и накопления социального капитала)
7. Система автоматизации отзывов о компаниях
   (совместно с группой IT-компаний Lad)
8. Жипитизация разработки
   (как ускорить разработку в разы и сэкономить компаниям много денег)

Кроме того, на демонстрацию приглашены IT-компании, которые готовы рассмотреть потенциальных кандидатов.

Это шанс не только окунуться в область высоких технологий, но и вдохновиться достижениями наших ребят. Узнайте, как всего за несколько месяцев можно достичь значительных результатов!

Регистрация обязательна.

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!

HR и нейросети: практические кейсы на вебинаре от группы IT-компаний Lad

Как ускорить найм и автоматизировать рутинные задачи с помощью AI? На вебинаре покажем реальные кейсы и готовые решения для HR.

Что разберем:

✅ Как нейросети ускоряют поиск кандидатов и увеличивают отклики
✅ Как автоматизировать отбор и анализ резюме в GPTZator
✅ Как сэкономить более 2 млн рублей на бизнес-процессах

Практика, которую сможете применять сразу:

🔹 Поиск и скоринг резюме — быстро находите лучших кандидатов
🔹 Персонализированные сообщения — на 20% больше откликов без лишних усилий
🔹 Оценочные листы после интервью — выбирайте лучших быстрее

Кому полезно: HR-менеджерам, рекрутерам, специалистам по кадрам и руководителям, которым важно ускорить и упростить подбор

🎁 Бонус: Все участники вебинара смогут записаться на практическую встречу с экспертом и получить готовые примеры использования нейросетей в HR

📅 12 марта в 10.00
Участие бесплатное, регистрация обязательна: https://pruffme.com/landing/u3188462/tmp1736787587

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!