А тем временем, начинаем публикацию программы нашего митапа, который пройдет 12.02 в 18-00. Вот перечень докладов с авторскими аннотациями:

- Школа-конкурс EDGE AI 2025: как мы первыми в России представили флагманский китайский стек для работы с ИИ-моделями на EDGE устройствах c OpenScaler OS // Владимир Павлов - Технический комитет сообщества OpenScaler

В докладе мы поделимся опытом сообщества OpenScaler по проведению соревнований в новом формате: студенческие ИИ-команды из ведущих вузов страны сначала проходили обучение у наших менторов, а затем соревновались на лучшую реализацию различных ИИ-моделей на краевых устройствах Orange Pi на базе чипов Ascend и ОС OpenScaler. Расскажем о самом конкурсе, командах и проектах студентов, которые были представлены в финале. Все учебные материалы были опубликованы в открытом доступе, а проекты финалистов размещены на платформе GitVerse.

- [Секретный доклад] // Олег Чирухин - владелец продукта GigaIDE Cloud

Как понятно из названия - подробности будут раскрыты только в самый последний момент!

- OpenSource по-пекински, или почему фонд OpenAtom - это прекрасно, но не в наших реалиях // Аристов Константин - Скала^р (группа Рубитех), руководитель направления RnD системного ПО

Поговорим о том, какой дивный симбиоз между собором и базаром (openSource и Кговавым Ынтырпрайзом) получился в КНР, попробуем прикинуть тамошние реалии на наши, придем к парадоксальному выводу насчет пользы конкуренции.

- Студенческий open-source в ML - опыт внедрения поддержки ONNX // Зверев Андрей - студент 3 курса Новосибирского Государственного Университета, стажер-разработчик в Яндексе

Как превратить скучную учебную практику в реальный проект, которым не стыдно гордиться и который добавляет ценности в резюме? Расскажу на личном примере участия в лаборатории YADRO при НГУ.
Поясню, что такое формат лаборатории: как туда попасть, какие возможности она дает студентам. На практическом кейсе покажу, как выглядят рабочие процессы изнутри: постановка задач, планирование, работа через issues/PR, тестирование и выпуск; с какими трудностями столкнулся и как их решал при поддержке наставников из реальной компании-партнера.
В технической части объясню простыми словами: что такое ONNX и почему стандарт обмена моделями важен для переносимости и воспроизводимости, чем его поддержка усилила проект Adept и какие результаты получились на практике.

- Simple Deep Research - открытый фреймворк для мультиагентного поиска // Алан Газзаев - аспирант ИТМО, NLP researcher at MWS AI

Simple Deep Research - это простая система для поиска информации в интернете с помощью мультиагентного подхода. Система работает в двух режимах: lite и full. В первом режиме агент посещает несколько сайтов, сжимает информацию и выдает отчет. Во втором режиме агент определяет сложность запроса, разбивает его на подзапросы, а затем другие агенты ищут и суммируют информацию по каждому запросу. Одна из основных идей данного фреймворка заключается в том, что он не содержит таких зависимостей как langchain и smolagents и быстро запускается с локальными моделями через vLLM/llama.cpp. Также фреймворк модульный, можно заменить поисковой движок и агентов по необходимости.

Ссылка на регистрацию прежняя - https://openmeetup.ru/
Места на площадке конечны, так что не откладывайте!