Sber AI

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

ПЕРЕДАЁМ СЛОВО КОЛЛЕГЕ, КОТОРЫЙ ВЫ? 🫵😎 Вместо обычного поздравления с Днём программиста запускаем колесо обмена секретами среди звёзд этой профессии 🤩

⚠️ Осторожно: если рядом начальник, лучше слушать в наушниках

Начните обмен кружочками и в своих рабочих чатах! ❤️ — с праздником ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Выбрать троих сложно, и в этом суть 🤩 При ограниченном бюджете собрать команду, в которой на каждую задачу есть отдельный специалист, почти невозможно. Поэтому стартапы и небольшие компании всё чаще обращаются к модели AI-native Tiny Teams.

Это компактные команды из нескольких универсальных специалистов, которые ведут продукт от идеи до запуска, а часть работы берут на себя ИИ-агенты.

Главное их отличие в том, что вся работа изначально выстроена вокруг связки «человек + ИИ». Агентам делегируют целые этапы, хотя такой подход применим не к каждому проекту. Всё зависит от

🟣 сложности системы 🟣 предметной области 🟣 стоимости ошибок 🟣 инфраструктуры вокруг команды

Например, чем быстрее ИИ пишет код, тем больше времени уходит на его проверку. Этот эффект называют «налогом на верификацию».

И тут из тени выходят мидлы и сеньоры, которых на волне вайб-кодинга молодые специалисты уже успели списать со счетов. Благодаря опыту они знают, каким должен быть результат и где искать слабые места.

Как думаете, AI-native Tiny Teams — тренд или хайп?

❤️ — я джун, научиться б основам 👍 — уже так работаем 🤔 — звучит красиво, но есть вопросы

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Поздравляем, вы — тимлид амбициозного проекта 🔥 За месяц вам нужно запустить MVP ИИ-сервиса для общения с клиентами. Бюджет ограничен, поэтому в команду можно взять максимум троих специалистов. Голосуйте реакциями ⬇️ 🎨🎨🎨🎨❤️ Продакт 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨👍 Разработчик 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🤔 Дизайнер 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🔥 Тестировщик 🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨😎 Аналитик

🔥 Битва BI возвращается. И в этот раз - Время AI 30 сентября в Координационном центре Правительства РФ пройдет конференция «Битва BI: Время AI» для тех, кто решает, каким будет управление на основе данных в государственном секторе.

Ключевые вопросы: • Исчезнут ли дашборды, а диалог с ИИ станет новым интерфейсом для принятия государственных решений? • Кто будет готовить государственную аналитику: аналитик, госслужащий или ИИ-агент? • Должен ли ИИ-агент не только сигнализировать о проблемах, но и запускать действия в государственных системах? • Можно ли доверять LLM без чёткого семантического слоя и единых метрик? • Как обеспечить безопасность и аудит решений ИИ в государственном управлении? • Объединятся ли мультиагентные ИИ-системы с BI-платформами или полностью заменят их?

⭐️Реальные кейсы внедрения в госорганах, в том числе неудачные. Честный разговор с госзаказчиками, директорами по данным и ИИ-архитекторами о том, что действительно работает, а что нет.

Живой нетворкинг - встречи с коллегами из федеральных и региональных органов власти, BI-вендорами и разработчиками AI-решений. Придёте с вопросом - уйдёте с контактом.

✨Участие бесплатное, но количество мест ограничено! Скорее регистрируйтесь на Битву BI по ссылке 🟠Официальный сайт конференции 🟠Присоединяйтесь к нашему сообществу в ТГ по ссылке

⌛ ЕДИНСТВЕННАЯ РОССИЙСКАЯ ОТКРЫТАЯ МОДЕЛЬ С РЕЖИМОМ РАССУЖДЕНИЯ

Сегодня мы представляем GigaChat 3.5 Reasoning — новую флагманскую мультимодальную нейросеть, которая рассуждает последовательно: разбирает задачу на этапы, строит план, проверяет промежуточные результаты и исправляет собственные ошибки

Такой режим рассуждений — результат специального обучения, а собственная архитектура с технологией линейного внимания помогает эффективнее работать с длинным контекстом. GigaChat 3.5 Reasoning тратит токены значительно экономнее ведущих открытых ИИ-моделей. Например, на решение математических задач она тратит в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview. Рост результатов новой версии по отношению к модели без режима рассуждения очевиден на бенчмарках:

🤖 IFBench — с 44 до 77 баллов 🤖 Natural Plan — с 64 до 80 баллов 🤖 Live Code Bench v6 — с 56 до 85 баллов

Подробнее о процессе обучения модели и результатах читайте в посте команды. Модель можно использовать бесплатно по лицензии MIT: 🔗 Hugging Face 🔗 GitVerse А в личных задачах модель уже можно попробовать в ГигаЧате — просто включите функцию «Рассуждение» в чате с нейросетью ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

БАГ ГДЕ-ТО РЯДОМ 🐞 В День тестировщика предлагаем вам взять эту нелёгкую работу в свои руки!

Среди кнопок спряталась одна без бага. Именно она приведёт к полезному материалу от эксперта Сбера.

Получится найти верную с одной попытки? 🤩 🥲😎🥲😎🥲😎🥲😎🥲 😎😅😎😅😎😅😎😅 🥲😎🥲😎🪲😎🥲😎🥲😎 😎😅😎😅😎😅😎😅 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🤩 Сначала тест для вас А для Влада ИИ такого не будет, потому что нейросети точно знают правильный ответ — с ними неинтересно! В честь Дня грамотности разбираемся, почему это так!

«Врождённая» грамотность ИИ — просто следствие обучения на большом количестве данных. Видя повторяющиеся конструкции, слова и их сочетания, модель учится предсказывать, как будет выглядеть следующий фрагмент текста

🤩 Но есть нюанс — на самом деле ИИ не знает правила русского языка. Он пишет слова так, как привык видеть их в текстах. Поэтому нейросети могут ошибаться, когда сталкиваются с редкими словами, неоднозначной конструкцией или вопросом с подвохом.

Так что проверять тексты всё ещё стоит. Даже если их написал ИИ 👀

И БУКВА-А-А — 🔤 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

😎 ЯЗЫК GO РЕАЛЬНО ХОРОШ 😎Или нет? Google назвала собственный язык программирования Go идеальным для разработки ПО в паре с искусственным интеллектом. А это точно непредвзятое мнение? Спросили коллег из AI Inside 🤩

🤖 МОЖЕТ НЕТ В своей статье Google говорит не столько о Go, сколько об изменении оценки удобства. Сегодня агент может генерировать сотни строк кода за секунды, поэтому скорость программирования больше не важна. Важна дешевизна его проверки. И Go снижает эту стоимость: 🤩 gofmt убирает вариативность оформления 🤩 компилятор ловит несуществующие методы и поля до запуска 🤩 стандартная библиотека уменьшает зависимость от сторонних пакетов Бонус: единообразный код формирует чистые обучающие данные, благодаря которым ИИ генерирует более идиоматичный Go с меньшим числом попыток

🤖 МОЖЕТ ДА Агенту нужен не «умный» язык, а быстрый и детерминированный источник истины: компилятор, фаззинг, go fix. Они сразу отвечают «да» или «нет» и исправляют ошибки без нового прохода модели. Как отмечает сама Google, без внешней валидации итеративный рефакторинг деградирует — первый проход может быть точным на ~95%, но дальше ошибки накапливаются и засоряют контекст

🤖 А ВООБЩЕ Практический вывод таков: инструментарий последних десятилетий затачивался под удобство письма, а теперь подстраивается под агента: с быстрой обратной связью, машиночитаемыми ошибками и детерминированным рефакторингом. Вот почему языки, которые считались неудобными для людей, — например Go — оказались удобными для агентов

🤩 Ещё больше экспертных мнений ищите в канале коллег ↖️ Программировали когда-нибудь на Go?

❤️ — конечно, и не раз 🔥 — оставлю это ИИ-агентам

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ПОБУДЬТЕ ДЖОНОМ МАККАРТИ 30 СЕКУНД 🤩 4 сентября 1927 года родился Джон Маккарти — учёный, который предложил термин «искусственный интеллект».

Позже он разработал язык программирования специально для создания интеллектуальных систем

А теперь представьте, что вы и есть Джон Маккарти. Язык уже создан, осталось придумать ему название. Проходите опрос, а после — тыкайте на небольшую лампочку над первым вариантом ответа, чтобы увидеть пояснение 🤩

НАС ОБНАРУЖИЛИ Раскрываемся 🤩

На прямом эфире с руководителями Sber500 × DISRUPT обсудим программу по созданию массовых B2C-продуктов на основе ИИ

◀️ Подключаемся в 18:00 в канале СберСтартап