Complete AI
Ir al canal en Telegram
Меня зовут Андрей Кузнецов Директор FusionBrain Lab в AIRI, один из фаундеров моделей Kandinsky, к.т.н., 15+ лет опыта в Computer Vision, выступаю с лекциями и пишу о событиях в AI и ML
Mostrar más7 787
Suscriptores
-124 horas
-27 días
+2430 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+5
en 0 canales
junio '26
+102
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+106
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+98
en 4 canales
Get PRO
marzo '26
+94
en 4 canales
Get PRO
febrero '26
+82
en 3 canales
Get PRO
enero '26
+80
en 3 canales
Get PRO
diciembre '25
+633
en 3 canales
Get PRO
noviembre '25
+158
en 6 canales
Get PRO
octubre '25
+109
en 2 canales
Get PRO
septiembre '25
+138
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+111
en 2 canales
Get PRO
julio '25
+129
en 4 canales
Get PRO
junio '25
+398
en 14 canales
Get PRO
mayo '25
+288
en 14 canales
Get PRO
abril '25
+432
en 5 canales
Get PRO
marzo '25
+146
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+205
en 8 canales
Get PRO
enero '25
+182
en 2 canales
Get PRO
diciembre '24
+353
en 6 canales
Get PRO
noviembre '24
+290
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+189
en 2 canales
Get PRO
septiembre '24
+244
en 1 canales
Get PRO
agosto '24
+396
en 9 canales
Get PRO
julio '24
+623
en 9 canales
Get PRO
junio '24
+301
en 12 canales
Get PRO
mayo '24
+365
en 8 canales
Get PRO
abril '24
+214
en 6 canales
Get PRO
marzo '24
+195
en 3 canales
Get PRO
febrero '24
+202
en 5 canales
Get PRO
enero '24
+121
en 1 canales
Get PRO
diciembre '23
+228
en 5 canales
Get PRO
noviembre '23
+263
en 10 canales
Get PRO
octubre '23
+222
en 3 canales
Get PRO
septiembre '23
+229
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+136
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+521
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+216
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+303
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+886
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+306
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+149
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+563
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 04 julio | +1 | |||
| 03 julio | +1 | |||
| 02 julio | +1 | |||
| 01 julio | +2 |
Publicaciones del Canal
Всем привет!
Выложили нашу работу “Does VLA Even Know the Basics?” в Daily Papers на Hugging Face 🤗
В статье мы задаёмся простым, но пока почти не изученным вопросом: есть ли в VLA-моделях commonsense знания о мире? 📚
⚡️Мы предлагаем Act2Answer: бенчмарк, где VLA модель отвечает на вопросы не текстом, а действием - кладёт куб на правильный вариант. Проверили 7 VLA и 9 VLM моделей на 12 категориях.
💡Интересные инсайты из работы:
→ VLA хорошо понимают примитивные концепты по типу Цвета и Формы
→ На более сложных категориях (Эмоции, Животные, Симметрия, Время, Счет, История) у VLA сильный дроп в сравнении с VLM
→ Знания есть в весах VLA моделей, однако они не транслируются в действия
→ Котрейнинг на VL данных хорошо помогает сохранять знания
→ SFT/RL файтюнинг на downstream роботикс задачах дергадирует знания
Поддержите нас апвоутом пожалуйста ❤️
| 2 | 3️⃣9️⃣ | 1 403 |
| 3 | Посмотрела выступление Анастасии Анциферовой, исполнительного директора по исследованию данных центра исследований генеративного ИИ Сбера, На митапе у VisionLabs она рассказала о последних разработках Сбера и AIRI для автоматизации проектирования зданий
🟣 Автоматизация генерации массингов
CoMa — метод генерация массингов по текстовым требованиям с описанием ограничений, координатам участка и изображению окружения. На выходе пользователь получает 3D-геометрию здания в формате JSON.
🟣 Генерация планировок
Для генерации планировок AIRI улучшила диффузионную модель HouseDiffusion (она по графу связности комнат генерирует координаты стен, но не учитывает фиксированные элементы, а еще иногда оставляет пустые пространства между комнатами).
AIRI представила HouseDiffusion++. Базовую модель дообучили на датасете из 62 тысяч планировок, добавили кросс-аттеншн-блоки, которые нужны, чтобы модель не двигала фиксированные элементы (вентиляционные шахты, окна или двери), а также возможность экспорта результата в Revit.
«Сейчас в основном в области планировок мы занимаемся генерацией жилых зданий, но на следующий год у нас запланировано расширение до создания планировок для общественных пространств, школ, больниц».
«По поводу удобства планировок у нас сейчас есть направление меблировки: мы учимся расставлять мебель так, чтобы агенты, которые ходят по квартире, эмулируя поведение людей, тратили минимальное количество шагов на типичные перемещения».
🟣 Работа с BIM-моделями
IFC-QA — бенчмарк для проверки языковых моделей на понимание BIM-файлов, В нем 99 вопросов пяти уровней сложности. Результаты показали: лучшая модель отвечает правильно только в 68% случаев. На простых вопросах точность достигает 90%, но на сложных, требующих многошаговых рассуждений, падает.
Также у AIRI есть разработка Chat with IFC, где пользователь может получать ответы по IFC-файлу, просто в обычном чате с ИИ. Интересная штука — я узнаю, есть ли открытая работа.
🟣 Документация и чертежи
«Документация — сейчас самая горячая тема»
Анастасия отметила, что больше всего внутренних и внешних запросов приходит на автоматизацию работы с документацией. Здесь основные направления: OCR (распознавание символов), RAG и работа с базами документов через ИИ-агентов. Основная сложность — учет нормативки: новые градостроительные нормы принимаются буквально каждый день.
В следующих постах расскажу про метод CoMa. | 2 190 |
| 4 | ИИ уже меняет бизнес — вопрос только в том, кто им управляет?
Магистратура «Управление внедрением ИИ в бизнес» от МИФИ и «Школы 21» — для тех, кто хочет быть этим человеком.
Фокус обучения:
➡️ живые сценарии — куда встроить ИИ, чтобы было быстрее, дешевле, эффективнее
➡️ управление продуктами и понимание технологий, чтобы разговаривать с разработчиками на одном языке
➡️ реальные проекты от компаний прямо во время учёбы
А в конце — диплом МИФИ и портфолио, с которым можно идти на собеседование!
Все подробности и заявка — на сайте. | 934 |
| 5 | 19 сентября состоится Practical ML Conf — хардовая конференция по практическому применению ML, где будем обсуждать технологии, которые уже работают!
Я состою в программном комитете уже не перый год, буду рад видеть вас лично и познакомиться с вашими проектами. Программный комитет отбирает доклады, опираясь на четыре основных критерия: пользу и новизну для сообщества, применимость на практике и хардовый уровень сложности.
Что планируем:
⚪ Эксперты программного комитета дадут советы по структуре и содержанию доклада
⚪ Прогоны материала вместе с тренером по публичным выступлениям
⚪ Нетворкинг с сильным ML-комьюнити
⚪ Промо спикеров и докладов до и после конференции
⚪ И самое главное — вы сможете стать частью главной конференции Яндекса по машинному обучению
Приём докладов заканчивается сегодня!
Подписывайтесь:
🔗 @Practical_ML_Conf | 3 092 |
| 6 | Стройте LLM-системы, а не просто вызывайте API
Записывайтесь на новый поток курса LLM-инженер от AI Talent Hub и GIGASCHOOL 🎓
Сейчас уже недостаточно просто знать RAG, рынок ищет тех, кто умеет собирать сложные AI-системы и доводить их до продакшена. Поэтому коллеги пересобрали программу, сохранили фундаментальную базу и усилили практическую часть.
Добавили сквозной проект с первого дня — вы собираете end-to-end LLM-систему под свой домен от адаптации модели до продакшена.
В программе production-инференс, управление нагрузкой и стоимостью, observability и LLMOps, system design, безопасность и AI Red Teaming.
Что окажется в вашем GitHub после курса:
➡️ Опыт дообучения LLM/энкодер под домен
➡️ RAG над корпоративной базой
➡️ Мультиагентная система
➡️ Production-сервис в Docker
➡️ Observability и отчет по безопасности
Лекции читают практики из крупных AI-команд:
👤 Роман Соломатин (NLP Researcher, Сбер)
👤 Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech)
👤 Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк)
👤 Евгений Кокуйкин (CEO HiveTrace)
До четверга самая низкая стоимость, дальше будет расти.
Изучайте программу и регистрируйтесь на курс! | 2 212 |
| 7 | Всем привет!
Мы с командой в рамках образовательного проекта решили провести исследование, как клиенты пользуются инструментами инвестирования для проработки идеи нового продукта автоматических инвестиций, использующего механику оплаты ЖКХ, налогов, кредитов и прочих платежей.
Для исследования сделали короткий анонимный опрос, который займёт не дольше одной минуты, но будет нам очень полезным.
Если вы поможете и внесёте свой вклад — вкупе это принесёт супер пользу, а итогами опроса поделюсь🙏
Ссылка на опрос
https://public.oprosso.sberbank.ru/p/jtmguucn | 2 246 |
| 8 | Второй раз получаю премию Билайна AI AWARDS — в этом году в номинации «Личный вклад в развитие ИИ».
Наверное, всё делаем правильно, раз наш вклад и сама нейросеть отмечает. Будем двигаться дальше. | 0 |
| 9 | А вы знали, что методы генерации видео можно использовать для прогноза погоды?
Наша команда разработала Marchuk — первую в России генеративную модель для прогнозирования климатических рисков.
Мы взяли диффузионные трансформеры (которые обычно генерируют изображения и видео) и научили их предсказывать погоду. И вот что получилось:
✔️Субсезонный диапазон: Marchuk позволяет строить прогнозы на 15-30 дней вперёд
✔️Компактная модель: имея всего 276M параметров, она показывает сопостовимое качество с 1,6B аналогом
✔️Доступность: Код и веса модели в открытом доступе, а запустить ее можно всего на одной видеокарте или в Colab
💡 Имя модели — дань уважения математику Гурию Ивановичу Марчуку, заложившему основы численного моделирования климатических процессов.
👇 Читайте подробности о разработке по ссылкам:
ArXiv | Project Page | GitHub | Colab | HF | 0 |
| 10 | В связи с расширением моей команды по разработке автономных универсальных ИИ-агентов в Сбере ищу сотрудников!
Чем мы занимаемся:
— Разрабатываем AI-агенты с адаптивным поведением и полной автономией — они самостоятельно решают задачи, учатся на данных и масштабируются в реальных сценариях (проектирование ядра агента, работа с «глубокими агентами», внедрение самообучающих петлей, построение мультиагентных систем)
— Создаем инструменты для развертывания и мониторинга моделей — от бесшовного деплоя в продакшен до автоматизированного отслеживания производительности, ошибок и оптимизации
Кого ждём:
🔘Middle/Senior AI Agent Engineer (Python)
Минимальный стек:
— Python 3.10+ (async, LangChain/LangGraph — StateGraph, чекпоинты, стриминг)
— LLM-провайдеры (OpenAI, Anthropic, OpenRouter), tool use, MCP для API/OAuth2
— Memory/RAG: векторные БД (Qdrant, Milvus, PGVector), гибридный поиск, факт-извлечение
— Мультиагенты: оркестрация (CrewAI-подобные), циклы восприятие→действие→рефлексия, самообучение
— Файловые системы как контекст-менеджеры, Docker, облака (AWS Bedrock, Azure)
— Безопасность: sandbox, safety-агенты, откат, белые списки, аудит
Must have:
— 3+ года Python (промышленный async)
— LangChain/LangGraph + RAG/векторные БД
— Промпт-инжиниринг (system-промпты уровня Claude), tool calling
— Знание LLM-архитектур, способов расширения моделей, принципов обучения/файнтюнинга
— Опыт мультиагентных систем и самообучающихся петель
Опыт: 3+ года
🔘Backend (Java/Python)
Минимальный стек:
— Java 17+ (Spring, JPA, Security, WebClient) или Python 3.10+ (FastAPI/Django, DRF, async)
— REST API, транзакции, индексы, N+1, очереди, таймауты
— JWT/OAuth2, базовая безопасность, CI, контейнеры, K8s (basics)
— Логи, метрики, трассы — чтобы ловить проблемы по следам
— Unit + интеграционные тесты, code review, контракты
Опыт: 2–3 года
🔘Full-stack Frontend (React + Node.js)
Минимальный стек:
— React + TypeScript
— Любой стейт-менеджер (Effector / Redux / Zustand / MobX / Vuex)
— Node.js (Express/NestJS) + REST API
— MongoDB / PostgreSQL, JWT/OAuth
— Git, CI/CD, Docker, Vite/Webpack, Jest/Cypress
Будет плюсом: Next.js, оптимизация, SEO, WebSockets, облака (AWS/GCP/Azure)
Опыт: 2–3 года
➡️ Откликаться: @emilfrolov | 0 |
| 11 | НИУ ВШЭ и Positive Technologies приглашают принять участие в конкурсе для молодых ученых с грантовым фондом 3 млн рублей
Институт мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ совместно с Positive Technologies объявил набор исследовательских команд в области кибербезопасности. Участникам предлагают разработать модели, которые помогут оценивать и прогнозировать последствия кибератак для бизнеса, экономики и государственных систем.
Общий грантовый фонд составляет 3 000 000 рублей. В рамках трех номинаций выберут по одному победителю, каждый получит до 1 000 000 рублей и поддержку научного наставника.
Направления конкурса:
➡️ модели оценки экономических и социальных последствий кибератак
➡️ анализ эффектов инвестиций в информационную безопасность
➡️ геополитическое прогнозирование киберугроз
К участию приглашаются команды от 3 до 5 человек с руководителем проекта. В составе могут быть молодые ученые, преподаватели, выпускники и студенты старших курсов.
🔗 Прием заявок открыт до 15 мая 2026 года. По итогам участники получат готовые исследования, опыт защиты проектов и возможность публикации научных результатов. | 0 |
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
