Complete AI

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

🤓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💪

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💪

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

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

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🔥

Спасибо, что подписываетесь и читаете🙏

Буду делиться нашими достижениями и новыми результатами в 2026! Точно будет много интересного🔥🔥🔥

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🔥

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

🔥Google выпустил рекап 2025 года

Рекомендую к обозрению, если хочется быстро проанализировать топ тренды и задуматься о том, что нас ждет в 2026💪

Конечно, это взгляд со стороны одной из топ-компаний, но Google, на мой взгляд, очень сильно поправили своё положение в комьюнити релизами новых моделей

https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/

Вот такой подарок принёс мне Тайный Санта в AIRI🔥🔥🔥

О том, как российские учёные создали открытую систему GigaEvo для решения сложных математических задач — читайте в интервью для «Ъ-Науки» ⤵️

Валентин Хрульков, руководитель научной группы «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain Института AIRI, рассказывает:

⚫️что такое эволюционные алгоритмы и почему они важны для науки
⚫️как GigaEvo помогает автоматизировать доказательство теорем
⚫️почему языковые модели не решают задачи напрямую, а учатся вместе с алгоритмами
⚫️какие вызовы стоят перед разработчиками и пользователями таких систем

📎Читайте материал по ссылке.

OLMo 3

Это, пожалуй, самый честный и воспроизводимый релиз года. Тут выкатили вообще всё: от исходного кода и 6T токенов (Dolma 3) до каждого промежуточного чекпоинта и точного порядка данных в батчах.

Для тех, кто занимается ресёрчем, это не просто модель, а идеальный полигон для экспериментов.

В техрепорте много «вкусного» (и спорного):

- Delta-DPO: Авторы подтвердили гипотезу, что для ризонинга важнее не качество выбранного ответа, а дельта между ним и отвергнутым. Они брали ответы от Qwen-3 32B (chosen) и сталкивали их с ответами мелкой Qwen-3 0.6B (rejected). Да, выходит off-policy, но видимо когда данных дофига, то норм. Результат: обучение на контрасте между ними работает лучше, чем классическое SFT на идеальных данных.

- OlmoRL: Они переписали инфру для RLVR, разогнав её в 4 раза. Из крутых фишек — Inflight updates (обновление весов акторов прямо во время генерации в vLLM) и Active sampling (динамический добор задач в батч, чтобы градиент не занулялся на слишком простых примерах). KL-дивергенцию из лосса просто выкинули — говорят, так стабильнее.

- Model Souping: Почти на каждом этапе (мидтрейн, лонг-контекст) авторы мерджили чекпоинты налево и направо. Выглядит так, будто основной рецепт обучения всё ещё не супер стабилен, и его приходится полировать различными костылями.

По метрикам флагманская 32B-Think получилась сильно перекошенной в математику. В ризонинге на MATH и AIME приближается к Qwen-3 32B. Но на общих знаниях (MMLU) модель немного проседает. Думаю, ценность тут не в SOTA цифрах, а в возможности увидеть весь цикл обучения изнутри.

Обучение 32B модели заняло 56 дней на кластере из 1024xH100 и обошлось примерно в $2.75M. Почти 9 дней из этого срока ушло на пост-трейнинг (SFT/DPO/RL).

Статья, GitHub

Уже и Zoom в гонку ИИ-моделей ворвались

https://www.zoom.com/en/blog/humanitys-last-exam-zoom-ai-breakthrough/

Вчера завершилась наша традиционная четырёхдневная научная отчётная сессия AIRI. Это важное событие, где все — от младших сотрудников до руководителей лабораторий — поделились итогами года и планами на будущее. За это время прошло 53 устных доклада и представлено 198 постеров.

Отмечу, что уровень подготовки у ребят заметно вырос — узнал много нового и интересного. Тим-лиды и их команды подошли к сессии очень серьёзно и подготовились на высоком уровне.

Это не просто отчёт — это внутренняя площадка для обмена идеями и опытом, для создания новых связей между командами. Именно такой формат помогает расти, развиваться и двигаться вперёд.

Главная цель сессии — не только показать достижения, но и открыто говорить о сложностях и вызовах, с которыми сталкиваемся. Только честный диалог и тесное взаимодействие позволяют находить лучшие решения.

Спасибо всем за активное участие и вклад в общее дело!