Sber AI

ИИ-РАЗРАБОТЧИКИ, ВАШ ВЫХОД 🤩 Открываем регистрацию на международное онлайн-соревнование AI Journey Contest 2026. Участников ждут пять задач от Sber AI и Cloud.ru, а общий призовой фонд составит более 10 млн рублей. Задачи 🤩

🟣 Guardian of Truth: научить модель находить контекстные галлюцинации в ответах ИИ-агентов 🟣 Green Challenge: создать модель физического ИИ для управления антропоморфным роботом Грином 🟣 3D DIT Distillation: ускорить генерацию 3D-объектов на базе Kandinsky 3D 🟣 Vision-Action Data Factory: собрать фабрику датасетов для обучения робототехнических моделей 🟣 Coordination Referee: построить модель арбитра для распознавания и определения типов сбоев во взаимодействии ИИ-агентов

Участвовать можно индивидуально или командой до четырёх человек. Допуск — с 18 лет. Подать решение можно до 20 октября включительно, победителей наградим на сцене AI Journey 2026 в Москве. 🤩 Изучить правила и зарегистрироваться 🤩 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

НАСТОЯЩАЯ ПОРОДА ИЛИ ВЫДУМКА? 🤩 Корги, басенджи, лабрадудль. Каких только собак не бывает! Хотя некоторые названия звучат так, будто их придумали прямо перед публикацией.

В День благодарности собаке проверяем вашу кинологическую интуицию. Листайте карточки и угадывайте, где настоящая порода, а где — фантазия ИИ

И не забудьте поблагодарить своего хвостатого почёсыванием за ухом или чем-нибудь вкусным 🤩 ❤️ — за всех пёселей в мире ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🔍 ЛУЧШЕ ИИ ИЩЕТ ТОЛЬКО ЛУЧШИЙ ИИ Мы привыкли искать информацию в чатах с ИИ, но качество нейропоиска всё ещё оставляет желать лучшего. Поэтому учёные и разрабатывают эмбеддинги — способы преобразования для семантического поиска и RAG-систем. А вот и один из них 🤩

GigaEmbeddings — новое поколение ИИ-моделей, которые превращают текст в числовые векторы и помогают ИИ находить информацию не по совпадению слов, а по смыслу

Чем лучше модель понимает смысл текста, тем точнее находит нужную информацию, тем ниже риск галлюцинаций у ассистентов и чат-ботов. Это особенно критично там, где цена ошибки высока: в поддержке клиентов, работе с юридическими и финансовыми документами и внутренними базами знаний. 🤖 В обновлённой линейке — три модели:

🤩 10B-A1.8B — лидер рейтинга ruMTEB

🤩 3B — лучший прирост качества и способности обработки кода на 14,5 пункта

🤩 480M — лидер среди моделей на русском языке до 500M параметров

Полные результаты тестирования доступны в открытом рейтинге ↖️ 🤖 Что изменили внутри?

🤩 Объём данных для обучения вырос в несколько раз. Основной прирост качества дали открытые датасеты, в том числе Nemotron, F2LLM и KALM

🤩 Архитектуру упростили и добавили поддержку стандартных открытых инструментов вроде vLLM и SGLang — за счёт этого выросла и скорость инференса: 3B стала быстрее в 1,6 раза, а 10B-A1.8B — в 2 раза

🤩 Баланс языков сохранили за счёт мержинга экспертов на всех этапах обучения: удалось не потерять качество на русском при усилении английского и кода.

Модели бесплатно доступны разработчикам и бизнесу под открытой MIT-лицензией: HF: 480M 3B 10B-A1.8B Gitverse: 480M 3B 10B-A1.8B Подробности читайте в посте команды ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🤩 STARM: пробиваем потолок классических LLM в алгоритмике Алгоритмические задачи — всё ещё один из главных челленджей для классических языковых моделей. Справляться с ними помогают рекурсивные модели, способные адаптировать объём вычислений под сложность задачи. Долгое время ориентиром здесь были модели вроде HRM, URM и TRM. При создании STARM команда Сбера опиралась на исследование этих архитектурных решений: авторы воспроизвели их и выбрали наиболее эффективные компоненты. Итогом стал мощный open-source Python-фреймворк для обучения рассуждающих моделей на основе рекурсивных архитектур. Что под капотом и почему это важно:

🤩новый подход к reasoning: STARM объединяет наиболее эффективные компоненты HRM, TRM и URM с собственными улучшениями команды 🤩 новые SOTA-метрики: обширные вычислительные эксперименты доказали, что фреймворк повышает стабильность обучения, а итоговые модели существенно опережают по качеству предыдущие open-source-аналоги 🤩 адаптивные вычисления: рекурсивная архитектура позволяет модели выполнять разное число вычислительных шагов в зависимости от сложности задачи

Забирайте инструменты для своих экспериментов ⬇️ ◀️ Подробный разбор архитектуры и замеров качества — в большом техническом отчёте на Хабре ◀️ Полный код фреймворка — в открытом доступе на GitHub ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Время — самый ценный ресурс, и тратить его на таблички обидно. Поэтому Сбер предлагает переложить всю эту боль на нейросети и заодно забрать за это приз. 🤩 На Технологической премии Московского стартап-саммита учредили специальный приз за лучшее решение на базе ГигаАгента.

💡 ГигаАгент — это автономный ИИ-агент, который умеет сам раскидывать почту, работать с документами, задавать уточняющие вопросы и решать задачи в фоновом режиме.

Какие требования?

🔘 У вас должен быть стартап на стадии MVP (или выше). Мы выдаём вам стартовый пакет токенов. Вы внедряете ГигаАгента в свои бизнес-процессы, тестируете две недели и показываете кейс. 🔘 При оценке особое внимание будем уделять оригинальности сценария и развитию самого ГигаАгента — наиболее интересными окажутся проекты, где команда не просто прикрутит API, а заточит агента чисто под свои нужды и создаст уникальную обвязку, которая решает конкретные задачи лучше, чем это делалось раньше.

Автор лучшего кейса заберёт 500 млн токенов на развитие своего проекта. Победителя объявим в конце сентября на церемонии в кампусе «Школы 21» в СберСити. ◀️ Переходите по ссылке и забирайте токены, регистрация открыта до 31 августа 2026 года. ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🔴 Большие запросы — это большая ответственность

🕷️ Хотели покреативить с нейросетями в честь долгожданной премьеры «Человека-паука», но... отношение ИИ-сервисов к авторским правам оказалась жёстче, чем мы ожидали

Фотографий Питера Паркера сегодня не будет — придётся идти в кино! Какую киновселенную любите больше?

❤️ — с Тоби Магуайром 🔥 — с Эндрю Гарфилдом 👍 — с Томом Холландом

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Ломаем ИИ-байасы: запускаем тренд на гринкор 🔥 Зелёный цвет — символ спокойствия и роста. Сегодня, во Всемирный день фотографии, предлагаем поддержать тренд на гринкор, бросив вызов генеративным алгоритмам.

Из-за огромных массивов обучающих данных у нейросетей формируются строгие визуальные байасы. Алгоритмы мыслят шаблонами: лава для них всегда красная, а облака — белые. Заставить модель сломать эти паттерны и отрендерить объекты зелёными — настоящая проверка ваших навыков промпт-инжиниринга.

🟢 Челлендж: сгенерируйте что-то принципиально НЕ зелёное зелёным цветом! Публикуйте результаты и пишите, что для вас значит быть зелёным, с хештегом #185оттенковзелёного 📸 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ГРАНТЫ ДЛЯ ТЕХ, КТО ДВИГАЕТ НАУКУ 🤩 Есть идеи, амбиции и желание прокачаться? СберУниверситет запустил конкурс грантов. В этом году он приурочен к 185-летию Сбера. Среди номинаций есть две особенно близкие нам: «Наука и образование» и «ИИ и технологии».

🟣 На кону — 14 грантов разного номинала 🟣 Самый крупный — 4 млн рублей 🟣 Программу обучения победители смогут выбрать самостоятельно

Участвовать могут руководители из РФ старше 27 лет с высшим образованием и управленческим опытом от трёх лет.

Подавайте заявку ↖️

Если вы ждали знака, это он ⬆️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

КАКИМ ИИ БУДЕТ ЗАВТРА 🤩 17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для тех, кто исследует, создаёт и внедряет технологии искусственного интеллекта. Команда R&D SberAI расскажет о результатах проекта NextGenAI, а также о продуктах, приближающих появление нейросетей нового поколения. Всего будет 22 доклада. В них рассмотрим 🤩

🟣 Новые архитектуры и подходы к обучению моделей 🟣 ИИ-агентов и инструменты для разработки 🟣 Омнимодальную долгосрочную память 🟣 Модальности и коммуникации 🟣 Оценку качества и производительности ИИ-решений

А ещё пообщаемся с исследователями и инженерами, обменяемся опытом и погенерируем новые идеи для личных проектов. 🤩 Участие бесплатное, количество мест ограничено 🤩 Присоединяйтесь очно или онлайн Посмотреть полную программу и зарегистрироваться можно на сайте ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ВИДИМ ДАННЫЕ НАСКВОЗЬ 🤩 Даже хорошая рекомендательная модель может показать отличный результат на тесте, но провалиться в реальности. И проблема часто скрывается в данных. Исследователи Центра практического ИИ Сбера и AIRI создали SplitLight — открытый инструмент, который помогает находить такие проблемы ещё до обучения и сравнения моделей. Что он умеет

🟣 Ищет аномалии в данных и даёт рекомендации по их устранению. Например, сбои логирования, дублирующиеся события и сдвинутые временные метки

🟣 Проверяет реалистичность эксперимента. Не попали ли в обучение данные из будущего, учтены ли новые пользователи и объекты, насколько отличаются тренировочная и валидационная выборки

🟣 Помогает сравнивать исследования. Фиксирует ключевые статистики разбиения и подготовки данных, чтобы эксперименты можно было воспроизводить и корректно сопоставлять

🟣 Показывает общую картину. Выводит на дашборде подробную статистику по проблемам в данных

Команда проекта во главе с исполнительным директором по исследованию данных Центра практического ИИ Сбербанка Алексея Васильева протестировала SplitLight на шести популярных открытых датасетах и наглядно показала: даже незначительные изменения в разбиении способны заметно повлиять на метрики и трактовку качества модели. А научную работу о SplitLight представили на ACM SIGIR 2026 — одной из ведущих международных конференций в области информационного поиска и рекомендательных систем.

Забрать инструмент можно на GitVerse, а также на GitHub

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ВИДИМ ДАННЫЕ НАСКВОЗЬ 🤩 Даже хорошая рекомендательная модель может показать отличный результат на тесте, но провалиться в реальности. И проблема часто скрывается в данных. Исследователи Центра практического ИИ Сбера и AIRI создали SplitLight — открытый инструмент, который помогает находить такие проблемы ещё до обучения и сравнения моделей. Что он умеет

🟣 Ищет аномалии в данных. Например, сбои логирования, дублирующиеся события и сдвинутые временные метки 🟣 Проверяет реалистичность эксперимента. Не попали ли в обучение данные из будущего, учтены ли новые пользователи и объекты, насколько отличаются тренировочная и валидационная выборки 🟣 Помогает сравнивать исследования. Фиксирует ключевые статистики разбиения и подготовки данных, чтобы эксперименты можно было воспроизводить и корректно сопоставлять 🟣 Показывает общую картину. Выводит на дашборде подробную статистику по проекту

Научную работу о SplitLight представили на ACM SIGIR 2026 — одной из ведущих международных конференций в области информационного поиска и рекомендательных систем.

Забрать инструмент можно на GitVerse, а также на GitHub

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

А на какой стороне вы? Признавайтесь: вы за лаконичность или выдаёте базу на 300 токенов? ❤️ — Я за минимализм 🔥 — Я Влад, мне нужно 8К, cinematic lighting и octane render ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС