Data Fusion

От «магии» к пониманию: знакомим школьников из разных стран с GeoRAG

Вчера мы вернулись с Международного фестиваля молодёжи в Екатеринбурге, где 1000 школьников из более чем 100 стран знакомились с новыми направлениями и пробовали себя в разных проектах, в том числе технологических.

Наставниками от ВТБ стали наши Data Scientist-ы Алексей Пустынников и Даниил Ушаков. Они познакомили участников с GeoRAG — чатом, который рекомендует места и учитывает не только географию, но и смысл запроса. Например, помогает найти не просто ближайшую кофейню, а тихое и уютное место для работы, учитывая отзывы, удалённость и рейтинг.

Лекции, семинары, практика и консультации помогли школьникам разобраться в технологии и попробовать создать собственные решения. Завершилась работа выставкой проектов, где участники презентовали свои идеи гостям из разных стран на английском языке.

«Несмотря на то, что многие из участников были далеки от IT, они отметили, что это был очень интересный и уникальный опыт: ребята узнали много нового и прикоснулись к тому, что раньше казалось магией», — поделился Даниил Ушаков.

В конце ребята подвели итоги совместной рефлексией с участниками и услышали много положительных отзывов и благодарностей.💙

😼Наглядно про CatBoost в новой статье на Хабре

Привет! Я Федор Тарасов, занимаюсь машинным обучением в команде collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ.

Как обучается классификатор CatBoost? В статье на Хабре разберем вывод функции потерь, градиентов и гессианов, выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Затем на небольшом датасете шаг за шагом воспроизведём вычисления в Excel и учебной реализации на Python и сравним результаты с библиотекой.

Будет полезно всем, кто знаком с основами градиентного бустинга, хочет разобраться в деталях работы CatBoost и не боится большого количества математических формул.

➡️ Читай на Хабре

💡Обзор исследования — «Джейлбрейк ИИ: как взламывают LLM» 

Сегодня LLM лежат в основе множества приложений — от чат-ботов до генерации кода. Но где больше возможностей, больше и риска: злоумышленники активно исследуют способы обхода встроенных ограничений, извлечения конфиденциальной информации и манипулирования поведением моделей. 

Особое внимание сегодня привлекают LLM-агенты — автономные системы, которые используют языковые модели для планирования и выполнения действий: успешный взлом может привести не только к некорректному ответу, но и к реальным действиям, например, несанкционированным транзакциям.

Наш Data Scientist Владимир Фуфаев разобрал исследование A Survey of Jailbreaking Attacks on Large Language and Multimodal Models — большой обзор методов  защиты и взлома LLM, а также подборка датасетов для калибровки механизмов защиты.

🗂 Сохраняй себе — внутри 65 работ, датасеты для тестирования защиты и много практических примеров.

💬Агентные LLM vs классический ML: где реальный бизнес-эффект?

Меня зовут Павел Смирнов, я лидер команды «Управление капиталом» в департаменте анализа данных и моделирования ВТБ. Мы уже несколько лет работаем над продуктом «Умный портфель» и хотим объединить наши classic ML-модели управления капиталом с agentic AI. Цель — достичь реального улучшения таких бизнес-метрик как воронки продаж, средства под управлением и комиссионный доход. 

Как извлекать value для бизнеса из LLM?

1️⃣Не стоит внедрять agentic AI вне конкретных пользовательских use cases

2️⃣LLM неплохо понимает естественный язык — перевод запроса пользователя в цепочку действий и есть основной источник потенциального value

3️⃣LLM разумно использовать как классификатор намерения клиента

4️⃣Задача заказчика часто решается не одной моделью, а каскадом из нескольких classic ML-моделей — тогда agentic AI удобно использовать как оркестратор, а модели как tools

Подробнее буду рассказывать на Scoring Day 23 сентября.

🪶Нейросеть уже дописывает романы. А сможет ли она понять Толстого?

4 сентября на Московской международной книжной ярмарке мы проведем сессию «Нейросеть как новый читатель: что будет с классикой в эпоху ИИ».
Поговорим о том, как ИИ меняет наше отношение к культуре и искусству — нужны ли классике новые смыслы, станет ли нейросеть посредником между человеком и искусством и сможет ли ИИ придумывать новые сюжеты и «культурные коды» цивилизации.

Модератор: Денис Суржко, заместитель руководителя Департамента анализа данных и моделирования, вице-президент, ВТБ

Спикеры:
- Лев Наумов — писатель, культуролог, главный редактор издательства «Выргород», исследователь искусственного интеллекта
- Константин Воронцов — профессор РАН, МГУ, МФТИ
- Саша Золотовицкий — театральный режиссер
- Владимир Алипов — нейробиолог, популяризатор науки, врач

😎Не пройди мимо яркого стенда ВТБ — там будет представлена арт-инсталляция с четырьмя классиками: Пушкиным, Гоголем, Толстым и Достоевским. На стенде можно проштамповать книжную покупку экслибрисом с автографом любого из четырех классиков.

📍4 сентября, 15:00–15:45,
Гостиный двор

До встречи на книжной ярмарке!