В пятницу прошла конфа AI Journey 2025. Выделил три доклада, которые есть смысл посмотреть. Ссылки ведут сразу на нужный тайм-код.

1️⃣Успехи и проблемы больших языковых моделей — Иван Оселедец [01:47:24]
Очень прикладной доклад о том, как сегодня реально строят и запускают LLM: параметры, стоимость GPU, приёмы ускорения вроде FlashAttention и Mixture-of-Experts, а также инженерные компромиссы в продакшн‑инференсе. Плюс есть рассуждения про открытые модели, open‑source стек и про то, куда всё движется с точки зрения reasoning и качества на задачах вывода.​

2️⃣Надежность современных больших языковых моделей через призму анализа паттернов внимания — Евгений Бурнаев [07:42:54]
Фокус на том, как по паттернам attention судить о надёжности LLM: где зарождаются галлюцинации, как выглядят смещённые ответы и какие сигналы можно использовать для оценки доверия к выводу модели. Отдельно поднимаются темы bias, alignment и влияния квантования/FP16 на поведение модели, плюс обсуждаются идеи self‑check поверх GPT‑подобных систем.​

3️⃣Автоматизированное проектирование алгоритмов искусственного интеллекта — Е Тянь [07:13:55]
Для тех, кто любит AutoML и мета‑оптимизацию: про подходы, где алгоритмы и архитектуры подбирает уже сам ИИ, а не человек, и как это может выглядеть в реальных задачах. Отлично ложится на интерес к автоматизации всего ML‑пайплайна.

@neuro_channel