Hue did this?

Коллеги, добрый вечер!
В четверг, 8 октября, в 17:10 состоится семинар "Цвет, математика и искусственный интеллект", на котором:
🔹 Георгий Перевозчиков (Вюрцбургский университет, Германия)

Выступит с докладом по теме:
Практики применения открытых нейросетевых агентов в научных исследованиях

Аннотация:
Семинар посвящен автоматизации работы над научными статьями с использованием открытых LLM. Автор представит опыт дообучения локальных моделей и практического развертывания открытых агентных сред, таких как Open Code, Pi и Hermes Agent, для автономного исследовательского поиска. Также будут рассмотрены прикладные сценарии интеграции систем долговременной памяти (Mem0, OpenViking и др.) для удержания контекста и увеличения скорости разработки.

Как посетить:
Очно: г. Москва, пер. Большой Каретный, д. 19с1, здание ИППИ РАН, аудитория 615
Онлайн: ссылка для подключения онлайн

Семинар открытый, все желающие приглашаются к участию в обсуждении. По вопросам пишите @zythorn.

Сегодня (прям сейчас) у нас роскошный мастер-класс от арт-директора бюро промышленного дизайна «Масштаб», Ирины Ждановой, о том как хорошо делать иллюстрации (а для ученых это важно).

Вдруг есть время, заходи: https://telemost.yandex.ru/j/63389006341822

Figure, ну как же красиво! 🔥 Сняли крутейший ролик про проводы Figure 02 и даже пригласили Арни.

Эпично получилось 💪🤨🤨

Объединяем исследователей для обучения ИИ долгосрочному планированию

Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI, запустил открытое сообщество людей, работающих над системами планирования ИИ, чтобы вместе решить одну из самых неподатливых для искусственного интеллекта игр — NetHack.

У каждого участника будет свой способ получить программу, свои инструменты и своя стратегия, а общая инфраструктура позволит видеть результаты друг друга, сравнивать их между собой и продолжать разрабатывать решения друг друга.

Владислав рассказал, почему NetHack весьма полезна для обучения ИИ:

«Одна партия в NetHack — это десятки тысяч ходов. Жизнь у героя одна, сохранений нет, подземелье каждый раз новое, а игра по дороге ничего не подсказывает. Если вы сыграли плохо, то выясняется это тогда, когда ничего исправить уже нельзя. Когда мы запускаем наших ботов играть, то вторая по частоте причина их "смерти" — голод, потому что они не позаботились о еде за несколько тысяч ходов до финального момента. На таких же ошибках спотыкаются ИИ-агенты, когда пишут код: отдельный шаг они выполняют прекрасно, а на длинную дистанцию держать планку не могут. И NetHack в этом плане становится весьма полезной для обучения ИИ».

📎Подробнее про сообщество, игру и «интеллект» агента — в интервью «Ъ-Науке».

Развитие идеи Бонгарда :)

Мы с коллегами и с помощью прекрасного Марата Хамадеева написали на Хабр про нашу статью на ijcai.

Так хорошо написано, что я по-новому что-то понял Оо

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1082908/

Уважаемые коллеги,

Мы продолжаем сбор мультимодального набора данных для задачи оценки взгляда в ИППИ и объявляем набор пользователей!

Мы попросим Вас следить за цветным стимулом на дисплее монитора (пример стимула показан на видео ниже).

📃 Требования:
- очное участие
- свободное время 40-60 минут
- паспортные данные (оригинал не нужен, только данные для заполнения согласия на сбор персональных данных)
- умение различать красный, оранжевый и зеленый цвет
- усидчивость

⏳ Когда:
- 14-30 сентября (записаться можно в гугл таблице в свободный зеленый слот, лучше открывать с ноутбука или ПК)

📍 Где:
- ИППИ РАН, 313 аудитория

💎 Плюшки:
- вклад в сферу глазного трекинга
- ценный опыт участия в эксперименте
- маленький сюрприз

🧐 Дополнительно:
- презентационный материал

Если у Вас есть вопросы, пишите: @notawhalel, +7 (923) 443-89-92

Ждём Вас на эксперименте!

🎤Что происходит внутри камеры после того, как вы нажали на кнопку?

Почему цвета на фото отличаются от того, что мы видим глазами?

Как камера превращает сигнал с сенсора в готовое изображение?

И где во всём этом появляются алгоритмы и нейросети?

📤📤📤📤📤📤
На курсе «Основы вычислительной фотографии» в МФТИ разберём, как устроена современная фотография — от физики света и RAW-сигнала до обработки изображений и ML.
📤📤📤📤📤📤

Что будет на курсе?

✅как камера воспринимает свет и цвет;
✅RAW, цветовые пространства и цветокоррекция;
✅image pipeline: демозаика, баланс белого, шумоподавление, HDR и tone mapping;
✅классические и нейросетевые методы computational photography;
✅практика в коде — будем не только обсуждать алгоритмы, но и реализовывать их вместе.

Курс подойдёт тем, кому интересны компьютерное зрение, обработка изображений, ML и то, как на самом деле работают камеры. Глубоких предварительных знаний по фотографии не требуется.

Формат: лекции + практикумы

Для кого: студенты 2+ курса всех физтех-школ

Когда: понедельник, 18:30 [начиная с 21 сентября]
Где: Физтех.Арктика, ауд. 424

Преподаватели: Ясин Мамедов (t.me/yasinowo) и Ершов Егор Иванович (t.me/eershoff)

Приходите разбираться в вычислительной фотографии с нами!

Аргус-1 ищет лидера разработки / hands-on CTO-level tech lead.

Аргус-1 строит технологическую компанию в области computer vision, робототехники и агротеха — при поддержке «при поддержке сильного инвестиционного и индустриального партнеров (настолько сильных, что пока не можем их называть) и МФТИ. Мы объединяем индустриальную экспертизу, корпоративную и финансовую поддержку от лидеров рынка и сильную научно-инженерную базу, чтобы создавать решения мирового уровня для сельского хозяйства.

Цель — стать национальным чемпионом в CV для сельского хозяйства и глобальным поставщиком технологий цифрового скаутинга: мониторинг растений, анализ состояния хозяйства, автономные платформы, камеры, edge AI, облачная инфраструктура и инструменты для агрономов.

Ищем человека, который возглавит разработку и будет не только управлять, но и делать руками (и, конечно, агентами): определять архитектуру, собирать и развивать команду, писать код, выстраивать инженерные процессы и доводить сложные CV/robotics-продукты до реальной эксплуатации.

Стек: C/C++17/20, Python, PyTorch/TensorFlow, ONNX, OpenVINO, OpenCV, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, NVIDIA Docker, DVC, Linux, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi/NanoPi. Будет особенно круто, если есть опыт с камерами, ИК-съёмкой, embedded Linux, робототехникой, автономными платформами, драйверами/сенсорами и edge AI.

Это роль для человека, которому интересно строить с нами по-настоящему большую технологическую компанию на стыке AI, hardware, робототехники и реального сельского хозяйства. Поскольку это ключевая позиция для неё предполагается возможность получения опциона по результатам достижения KPI.

Если знаете сильного кандидата — буду очень благодарен за интро или пересылку.
Можно писать мне в личку, @eershoff.

Контекст проекта: выступление на Data Fusion 2025, ориентировочно с 35-й минуты.

Решил попрактиковать новую форму образовательного процесса.

Заранее оговорюсь, что мне довольно легко, поскольку я стараюсь вести не обязательные, а факультативные предметы, что позволяет мне рассказывать больше профильного, нежели общеобразовательного и поэтому нет задачи "донести знание" до студентов

Короче. Из года в год я стараюсь улучшать свой курс по цвету и вычислительной фотографии, адаптируя его содержание и формат работы со студентами. Раньше я любил их вовлекать в международные соревнования по выч. фото, но их маловато, сложно подгадать.

Любой, кто сейчас читает курс подтвердит, что есть кризис домашних заданий. В целом сейчас любой студент с руками может нагенерить любую домашку очень крутого качества. И как-то глупо превращать курс в палево токенов.

Пока самое удачное решение, которое, подозреваю, все уже в разной форме озвучвали, является возврат к маевтике. Курс снова превращается в некоторые сократовские диалоги, где во главу угла становится именно, что коммуникация преподавателя и студентов.

Вооружившись этой мыслью мы сегодня с ребятами буквально совместно разработали систему оценивания, а также сбалансировали содержание курса, вот к чему пришли:

Как идёт занятие

До пары. Преподаватель рассылает материалы к следующей лекции. Студенты готовят вопросы — это основная активность, не код.
На паре. Повествование лектора и разбор принесённых вопросов. Тест — раз в три занятия.
Практика. Отдельных семинаров нет. После лекции 2 — один демо-семинар; на нём решаем, что входит в 0.4 практики (скорее всего — внутри лекций, без второй сетки занятий).

Система оценки: 0,5 зачет + 0,25 активность + 0,125 тесты + 0,125 посещаемость + 0,4 практика

На мой взгляд это может быть интересным форматом, поделюсь в конце семестра, что получилось :)

Дима Ватолин пишет из Шенженя, по опыту общения с одним из самых сильных профессоров в области качества видео (и в целом 0.1% самых сильных):

Самое интересное для меня было в том, что у него в лаборатории Multimedia Analytics кардинально изменился пайплайн исследований. Все поменял AI! Год назад он писал сам, иногда что-то закидывая в чат бот. 3 месяца назад он полировал куски с чатботом в дискуссии, использовал его для проверки отдельных мест и написания части кода. Сейчас все обсуждение и написание ресеча и статьи идет агентами, которых он проверяет. Подбор, скачивание, проверка датасетов, чистка финального датасета делаются агентами. Дальше сам код исследования пишется агентами. Результат бенчмаркается агентами. Аблейшн делается агентами. Текст статьи пишется агентами. И на всех этапах он довольно много всего правит, меняет и переписывает (включая переписывание текста статьи). Ибо агенты много знают, но ничего не понимают и грамотный контроль понимающего человека критичен. Это яркий пример AI-Amplifier, если помните!
Говорит — раньше нужны были студенты, чтобы давать им задачи и таким образом ускорять процесс, а сейчас это полностью потеряло смысл, поскольку замедляет процесс. Намного быстрее сформулировать задачу агенту и довольно быстро получить результат (сегодня уже сопоставимый по качеству за несопоставимое время). Дословно: «Раньше меня по скорости исследований лимитировала команда, у меня было больше идей, чем они могли проверить, а сейчас самым медленным звеном в этом процессе стал я!»

Как следствие — он уже какое-то время назад взял курс на сокращение лаборатории в первую очередь за счет студентов. Раньше у него было 35 человек, сейчас осталось 15, из них 1 магистр, 9 аспирантов и дальше постдоки и сотрудники. С его слов, после сокращения команды она стала заметно эффективнее.

Сегодня к нам приезжали коллеги из МГУ, привезли семена ржи, которые были а космосе (даже семена уже были в космосе). Оказывается хлеб из таких семян содержит меньше белка, это важно для питания космических путешественников.

А мы тут причем? А мы смотрели для них на семена в SWIR диапазоне.

Да, я наслышан, что делиться своими забегами это мовитон, но не могу не поделиться:

Сегодня Миша преодолел свою первую половинку и даже не проснулся :)

Привет! Мы запускаем компанию Аргус-1 — делаем автономные анализаторы для теплиц и фитокамеры для умного мониторинга агрохозяйств: теплицы, яблоневые сады, виноградники, и т.п. Устройство само осматривает растения, находит болезни, дефициты и отклонения на ранней стадии и отдаёт агроному готовую картину по хозяйству. За проектом стоит команда из МФТИ с сильным бэкграундом в компьютерном зрении, гиперспектральной съёмке и колориметрии. Сейчас собираем ядро команды — пять ключевых позиций, все в Москве, гибрид, полная занятость, официальное оформление. Буду очень признателен, если перекинете знакомым, кто подходит или может подсказать людей.

Лидер разработки. Человек, который возьмёт на себя техническую архитектуру продукта целиком и будет отвечать за то, чтобы железо, зрение и бэкенд собрались в работающее изделие. Важен опыт вывода технически сложного продукта в реальную эксплуатацию, а не только в пилот, и готовность быть играющим тренером: ревью кода и схем, приоритеты, найм команды. Ищем скорее CTO-профиль, чем менеджера.

Робототехник. Отвечает за движение и позиционирование анализатора внутри теплицы и в междурядьях сада: подвесные и рельсовые платформы, приводы, кинематика, навигация и SLAM, безопасность работы рядом с людьми и растениями. Ждём опыт реальных ездящих или ползающих устройств в промышленной или сельскохозяйственной среде, ROS/ROS2, работу с датчиками одометрии и локализации.

Инженер-электронщик (embedded). Отвечат за подробор готовых решений и разработку кастомизированных решений в проекте. Схемотехника и разводка многослойных плат в Altium или KiCad, питание и автономность, защита от влаги, конденсата и пыли. Плюс изготовление: КД, BOM, подрядчики по монтажу плат, испытания, полевые выезды.

Менеджер продукта. Держит связь между хозяйствами и разработкой: разговаривает с агрономами и владельцами, превращает их боль в требования, ведёт дорожную карту, отвечает за экономику устройства и метрики продукта. Важен опыт в высокотехнологичном B2B — промышленная автоматизация, агротех, приборостроени.

DevOps. Строит инфраструктуру для парка устройств в поле и для ML-контура: CI/CD, OTA-обновления прошивок и моделей на устройствах, сбор и хранение изображений и телеметрии, мониторинг, воспроизводимые пайплайны обучения. Нужны Linux, Docker/Kubernetes, IaC и понимание, что часть устройств живёт на плохой мобильной связи в поле.

Всем чудесного дня! ☕

Еще одна возможность поучаствовать в классном эксперименте) В этот раз у вас будет уникальная возможность бесплатно измерить с помощью ЭЭГ-оборудования, как ваш мозг различает цвета 🧠

Уважаемые коллеги,

Мы проводим эксперимент по колориметрии совместно с институтом когнитивных нейронаук, нужны добровольцы.

Мы попросим Вас смотреть на различные цвета с подключенным ЭЭГ, будем смотреть на реакцию Вашего мозга.

Требования:
- свободное время (8ч)
- усидчивость

Когда:
12-15 августа

Плюшки:
- вклад в сферу колориметрии
- ценный опыт участия в эксперименте
- еда
- чистая голова после эксперимента

По всем вопросам пишите: @AverageRadioheadFan, @phro1ow.

Ждём Вас на эксперименте!

По приглашению коллег из ЦУ оказался сегодня на IT пикнике. За что им большое спасибо, иначе моя тяжелая натура занималась бы просто привычными делами.

Буду сюда постить какие-то на мой взгляд нетривиальные, но занимательные мысли.

Слушая доклад Александра Поломодова.

Очень крутая мысль, что IDP (платформы для разработки) будут трансформироваться не под людей, а под агентов. Ценный инсайт.

Ещё одна мысль. Кажется, что коммуникация между людьми тоже будет меняться. Презентация на 250 человек полностью сделанная ИИшкой, читать невозможно. А слушать очень интересно и содержательно.

Давно не писал вам тут. А жизнь бьет ключом, буду иногда стараться делиться интересными событиями.

Сегодня с Артемом Паншиным выступили на форуме овощеводов про обнаружение патологий с помощью гиперспектральной сьемки.

Занимательный факт, мучнистую росу можно обнаружить на 4 день с момента заражения томата.