Sber AI

От идеи до публикации уровня A* 📈

Как превратить исследовательскую идею в работу, которая заинтересует экспертов конференции? И где может помочь ИИ?

8 октября в Университете Иннополис состоится AI-спринт САПФИР для студентов и молодых исследователей, которые работают в области искусственного интеллекта

За три часа мы пройдём весь путь подготовки научной работы 🤩

🟣 Научимся формулировать исследовательскую задачу
🟣 Проверим гипотезы и определим вклад своей работы
🟣 Разберём ошибки, которые снижают шансы публикации на отборе

Отдельно поговорим о том, как использовать ИИ в исследовании: какие задачи можно делегировать нейросетям, а где важно провести собственную работу.

А затем — практика. Мы соберёмся в команды, чтобы проработать исследовательский кейс и представить свои решения экспертам

Самые перспективные студенты смогут принять участие в ICOMP 2026 в Касабланке и конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта», а также получат менторскую поддержку или шанс пройти стажировку в исследовательских центрах в сфере ИИ.

🤩 8 октября, Университет Иннополис
🤩 Подать заявку можно до 1 октября
🤩 Регистрация на AI-спринт

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

⌨️⌨️⌨️ — И ВСЁ КАК НАДО

Так выглядит работа системного аналитика со стороны. А что там происходит на самом деле и помогают ли справляться нейросети? Поболтали с коллегами и принесли ценные знания от хранительниц этой сложной профессии 🤩

СОВЕТЫ И ЛАЙФХАКИ
👤🗣 Александры Шкабарня

Наша профессия находится на острие технического прогресса, поскольку именно системный аналитик упаковывает смыслы в язык информационных систем. И поэтому нам проще всех, наверное, даётся работа с LLM. Всё держится на трёх главных навыках 🤩

🤩 Овладеть искусством промптинга. Чтобы успешно двигаться в работе, одного промптинга уже недостаточно. Важно освоить написание кода, проведение приёмо-сдаточных испытаний и вывод в прод. Но начать стоит именно с уверенного владения промптингом.

🤩 Погрузиться глубже. И начать разбираться в более продвинутых вещах: что такое контекст, правила и ограничения, как заставить модель работать на вас, не выходя за пределы тех правил, которые вы зададите.

🤩 Осознать ценность коллаборации. Это, как ни странно, лежит не внутри технологии, а в людях. Общайтесь с коллегами и с командой, обменивайтесь опытом и работайте над вашим конвейером поставки ценностей совместно. Тогда вас точно будет ждать успех!

СЕКРЕТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
👤🗣Анны Покровской

Мы используем ИИ в работе постоянно. Вот задачи, для которых я привлекаю нейросети чаще всего 🤩

🤩 Быстро разобраться в легаси. Чтобы понять, как работает кусок проекта без документации, который придумали тысячу лет назад, я загружаю данные в ИИ и прошу объяснить нужную функциональность: как она устроена, от чего зависит и какие есть ограничения. Всё это поручаю собрать на страницу с требованиями в Confluence — так документация сохранится и для команды.

🤩 Проверить требования. Люблю отдавать ИИ написанные мной требования и просить найти противоречия, неоднозначности и пропущенные сценарии. Пользователь может понять что-то иначе, чем я, или сделать то, чего я не предусмотрела. ИИ помогает посмотреть свежим взглядом и понять, что ещё нужно уточнить у бизнеса.

🤩 Продумать архитектуру. Обсуждаю с ИИ, как лучше устроить систему: на какие части её разделить, как они будут взаимодействовать и где могут возникнуть сложности. Описываю задачу и ограничения, прошу предложить несколько вариантов и сравнить их. Это помогает увидеть плюсы и минусы разных подходов и аргументировать свой выбор при обсуждении с командой.

🤩 Разбить большие задачи. Когда я работаю над крупной фичей, прошу ИИ помочь с декомпозицией и приоритезацией: какие задачи нужны для её реализации, что нужно сделать сначала, а что можно разрабатывать параллельно. Ещё могу загрузить проект и попросить найти зависимости между компонентами и сервисами, разобраться, что уже есть в коде, а чего не хватает для новой функциональности.

❤️ — желаем каждому аналитику быть такими же системными, как Анна и Александра!

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🤖 ЭТО КАК LLM, НО dLLM

Объяснение исчерпывающее, но нам захотелось глубже понять, как оценивать альтернативные архитектуры языковых моделей

Заручились помощью учёных из Sber AI и команды AIRI. Теперь можно отправляться в путь!

ВЫДАЁМ БАЗУ

👇

В отличие от привычных LLM, которые генерируют текст токен за токеном слева направо, dLLM могут восстанавливать несколько токенов параллельно и заполнять пропуски внутри текста. Теоретически это даёт кратное ускорение

ЗАДАЁМ ВОПРОСЫ

👇

Обещания эффективности хороши, но можно ли доверять красивым цифрам? Учёные решили выяснить это на практике: воспроизвели несколько существующих подходов и обнаружили, что опубликованные результаты не всегда удаётся достоверно повторить

НАХОДИМ ОТВЕТЫ

👇

На общий итог влияют гиперпараметры обучения, данные, детали реализации, sampler и даже численная точность вычислений. Некоторые метрики могут создавать иллюзию хорошего результата: например, генеративная перплексия (GenPPL) снижается, когда модель начинает повторять слова и фразы.

Вывод: для оценки dLLM недостаточно одних только цифр. Необходимо комплексно смотреть на перплексию, разнообразие и энтропию, а в задачах с однозначным ответом проверять и фактическую точность

СОЗДАЁМ РЕШЕНИЯ

👇

Коллеги протестировали собственный метод IDLM — дистилляцию диффузионной модели в короткую траекторию, которая задействует для обучения три модели: учитель, ученик и fake model. Вместо сотен или тысяч шагов генерации модель-ученик учится получать сопоставимый результат за гораздо меньшее число шагов.

Эксперименты на моделях с 169 млн параметров, обученных на OpenWebText с помощью IDLM, показали кратное сокращение шагов:

🤩 SEDD — в 4 раза
🤩 MDLM — в 64 раза
🤩 Duo + DCD — в 128 / 256 раз

Адаптация GigaChat 3B по другому подходу — ReFusion — дала ещё один результат: ускорение реального времени генерации в 2,7 раза и более чем двукратный рост качества на GSM8K

Параллельная генерация действительно открывает новые возможности. Но каждое преимущество необходимо отдельно превращать в работающую технологию.

Подробное расследование коллег — в статье ↖️

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Как создаются лучшие ИИ-решения 🤩

Обсудим 10 октября на конференции «AI: Research in action». Исследователи Сбера и научных партнёров представят статьи, разработки, ИИ-агентов.

В программе — 10 экспертных докладов. Рассмотрим, как устроены LLM и мультиагентные системы, а также обсудим применение ИИ для анализа поведения и прогнозирования в финансовом секторе.

А ещё разберём 🤩

🟣 Результаты исследований 2025 и 2026 годов, представленных на топовых научных конференциях: ACL, SIGIR, AAAI и IJCAI
🟣 Путь от фундаментальных моделей до внедрения решений в бизнес

🤩 10 октября, 11:00.
🤩 Регистрируйтесь
🤩 Приходите очно по адресу: Москва, Кутузовский проспект, 32, корпус 1
🤩 Также можно подключиться к трансляции

🤩 Программа и регистрация

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем 🔥

Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращении в офис. 
 

Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AI

Среди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинани и другие создатели ИИ-систем.
 
Видеозаписи докладов уже доступны по ссылкам:

🤩Трек «ML & Research»
🤩Трек «Продуктизация R&D»

А если вы хотите стать частью исследовательского комьюнити Сбера, то переходите по ссылке 🤩

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

НАУКА — ЭТО ПРО НАС
🧬🧬🧬🧬🧬🧬🧬🧬

Что общего у лекарства от болезни Бехтерева, сверхтвёрдого материала и редкого минерала с Кольского полуострова? 👇

Это лишь часть исследований лауреатов Научной премии Сбера, которые показали на Международном фестивале молодёжи в Екатеринбурге. На стендах представили работы семи лауреатов премии разных лет

Нажмите на имя учёного, чтобы увидеть его открытие 👇

👤 Сергей
ЛУКЬЯНОВ

Разработал стратегию лечения тяжёлых аутоиммунных заболеваний и лекарство от болезни Бехтерева — сенипрутуг, которое можно увидеть на стенде

👤 Марк
ИВАНОВ

Применяет ИИ для ускорения протеомных исследований, которые помогают разрабатывать новые лекарства

👤 Евгений
АНТИПОВ

Создаёт новые материалы для передовых металл-ионных аккумуляторов

👤 Александр
КВАШНИН

С помощью ИИ проектирует новые сверхтвёрдые материалы для промышленности

👤 Евгений
БУРНАЕВ

Исследует фундаментальные основы ИИ для решения масштабных инженерных задач. Его методы и алгоритмы собраны в виде небольшого арт-объекта

👤 Александр
КОРОТИН

Использует математическую теорию для разработки предсказуемых моделей генеративного ИИ

👤 Сергей
КРИВОВИЧЕВ

Изучает процессы образования минералов и создание новых минералоподобных материалов. На стенде можно увидеть настоящий кривовичевит — редкий минерал, найденный на Кольском полуострове и названный в честь учёного

Уже в декабре мы узнаем имена лауреатов пятого сезона Научной премии Сбера, а пока можно понаблюдать за уже опубликованными открытиями.

Нажимать сюда ↖️

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ОН ВЕРНЁТСЯ К НАМ В СЕНТЯБРЕ 🤩

29–30 сентября пройдёт второй Московский стартап-саммит — конференция о технологическом предпринимательстве и открытых инновациях.

Стартапы покажут свои решения для медицины, образования, сельского хозяйства, строительства, умных устройств и робототехники

Участников ждут дискуссии, встречи с инвесторами и крупными компаниями, а также питч-шоу проектов из России и других стран.

🤩 Добавляйте событие в календарь и смотрите трансляцию саммита на сайте. До встречи 29 сентября!

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

У НЕЙРОСЕТЕЙ ПОЯВИЛОСЬ ЧУВСТВО ВРЕМЕНИ 🤩

При генерации видео нейросети могут создавать красивые кадры, но путаться в скорости происходящего. Команда Kandinsky разработала Time Adapter — лёгкую надстройку из двух блоков, которая помогает управлять временем в сгенерированном ролике.

Один блок отвечает за частоту кадров — от 15 до 60 fps. Другой — за динамику событий в сцене. Вместе они позволяют задавать темп происходящего и делать движения естественнее

При этом модуль, обученный на 40 тысяч видео, занимает меньше 1% от размера основной модели.

Как его использовать 🤩
Есть два варианта: обучать адаптер отдельно и далее подключать к модели или дообучать их вместе.

Что показали тесты 🤩
После совместного дообучения с адаптером модель Kandinsky 5.0 Video Lite улучшила показатели на тестовом наборе видео с людьми и природой:

🟣 Естественность движения выросла на 29%
🟣 Визуальное качество — на 8%
🟣 Соответствие текстовому запросу — на 19%

Научная статья о подходе была представлена на ведущей конференции по машинному обучению ICML.

Где пригодится Time Adapter 🤩
С ним можно генерировать ролики без артефактов движения, подбирать темп видео под музыку и монтаж. А ещё создавать физически достоверные синтетические данные для обучения физического ИИ.

🤩 Код доступен под лицензией MIT
🤩 Научная статья

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Более 11 ТЫСЯЧ РЕШЕНИЙ — НЕ ПРЕДЕЛ 🤩

Участники конкурса по искусственному интеллекту для детей и молодежи AI Challenge 2026 уже загрузили более 11 тысяч решений задач для технологических компаний. В ход идут ИИ-агенты, машинное обучение и 3D-модели.

Вот над чем работают ребята 🤩

🟣 Начинающие создают сервис для обработки обращений граждан и ИИ-помощника для преподавателя математики
🟣 Школьники учат модели работать с клиническими рекомендациями, сверять данные о квартирах, оценивать обоснованность пользовательских жалоб и восстанавливать повреждённые изображения
🟣 Студенты ищут дефекты в цифровых 3D-моделях, разрабатывают ИИ-агента для кибербезопасности, ускоряют квантовые алгоритмы и выявляют изменения, внесённые в изображения с помощью ИИ

Конкурс для школьников и студентов со всего мира до 25 лет. Участие индивидуальное или командное. В индивидуальном формате предстоит решать задачи машинного обучения, а в командном — докручивать решения до MVP.

Общий призовой фонд составляет 15,6 млн рублей

Все три этапа проходят онлайн, а победителей наградят на конференции AI Journey в Москве.

🤩 Остаются секунды, чтобы успеть подать заявку 🤩

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС