Complete AI

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

 
После AI Journey прошла международная научная форсайт-сессия AI Horizons с участием российских и китайских AI-экспертов. На сессии ведущие учёные из Сбера, Сколтеха, Института AIRI, университетов Анхойя и Шэньчжэня и другие специалисты обменялись мнениями о преодолении разрывов в развитии ИИ и перспективных трендах отрасли
 
Кроме того, на выставке WAIC были представлены российские AI-технологии: GigaChat, модель Kandinsky, SymFormer. Также на стенде можно было ознакомиться с инициативами SberDevices, Института AIRI и AI Alliance Network
 
⚡️ По итогам WAIC стало ясно: российский AI определённо выходит на новый уровень. Это уже не просто исследования, а передовые технологии для глобального рынка

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.

Одними из участников SMILES по итогам отсева стали молодые талантливый учёные из лаборатории FusionBrain — Пэни Ли и Матвей Скрипкин, а по совместительству аспиранты 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). Проект, который делали ребята назывался «Решение задач доказательства с помощью больших языковых моделей» (LLM Solving Proof Tasks). Состав команды: Матвей Скрипкин, Пэни Ли (Pengyi Li), Дарья Воронкова, Бо Ли (Bo Li), Екатерина Боярина.

🥇Вчера Пэни сообщил мне, что по итогам оценки проектов, они с Матвеем заняли первое место и были награждены грамотами! Также Пэни получил медаль за лучший постер по научному исследованию, о котором я раньше писал. Поздравляю Пэни и Матвея с этой наградой, она абсолютно отражает их 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! А сейчас, кстати, Пэни активно участвует вместе со мной в конференции WAIC, где рассказывает об прорывных исследованиях Института на мировой арене💪

P.P.S. Приятно, когда твои дипломники занимают призовые места! 🥈Оказывается, второе место в номинации «Лучший постер» заняла Арина Чумаченко — «Предотвращение переобучения в задачах генерации изображений: регуляризация эмбеддингов и карт внимания» (Preventing Overfitting in Subject-Driven Text-to-Image Diffusion: Regularization of Embeddings and Attention Maps). В этом году Арина на «отлично» защитила магистерский диплом💪

⚡️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🔥

Презентация AIRI на стенде WAIC👆

Внутри краткая информация о каждой технологии, а также ссылки на соответствующие демо-версии. Также на некоторых местах скринкасты, но они весят много, поэтому здесь упрощённая версия для ознакомления

С Иваном Оселедцем @Ivan_Oseledets на нашем стенде💪

⚡️Отдельная зона на стенде AIJ посвящена решениям и прототипам Института AIRI — 3 из 7 сделаны командами лаборатории FusionBrain и в ещё одном мы принимаем активное участие в рамках трека по генеративному проектированию💪

Вот и шикарный стенд AIJ

Сегодня начинается крупнейшая в мире конференция по AI — WAIC, которая проходит в Шанхае.

Будет много интересного, ждите репортаж😉

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