Научный опенсорс

По следам доклада на недавнем опенсорс-митапе - соревнование OpenJiuwen Challenge 2026: Хочешь попробовать себя в разработке AI-агентов и решить реальную индустриальную задачу? Прими участие в OpenJiuwen Challenge 2026! 👥 Кто может участвовать? Студенты и выпускники вузов России, Беларуси и Центральной Азии. Собери команду из 2–3 человек и покажи, на что способен! 📅 7–13 ноября — онлайн-соревнование 🏆 20 ноября — церемония награждения и разбор решений с авторами задач. Топ-3 команды в каждом из пяти хабов — Минске, Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Новосибирске — получат современную электронику от компании-организатора! Если тебе интересны AI-агенты, память, планирование и мультиагентные системы — это твой шанс применить знания на практике и побороться за призы. Задачи ставятся довольно интересные - например, сможем ли мы до запуска эффективно предсказать, сколько вычислений фактически потребуется для выполнения задачи агента? Регистрация: https://techarena2026.ru/open-jiuwen-challenge Сам код openJiuwen доступен тут: https://github.com/openJiuwen-ai

Научные активности в Санкт-Петербурге мы очень ценим, поэтому сразу вслед за нашим митапов - анонс грядущего мероприятия от Т-Банка: Зацикленные трансформеры, LLM без градиентов и управление роботами — эти и другие темы разберем на T-meetup: Research Приглашаем студентов, начинающих исследователей и всех, кто интересуется ML-инженерией, на митап, чтобы обсудить свежие архитектуры, методы оптимизации и подходы к управлению роботами. Какие доклады вас ждут: → «Что станет мозгом робота — код, демонстрации или воображение?» Руслан Рахимов → «Сходимость и оптимизация в зацикленных трансформерах». Глеб Герсамов → «ESSA: постобучение LLM без градиентов». Дарья Коротышева 📅 12 ноября в 19:00 📍 Офис Т-Банка в Санкт-Петербурге, Свердловская наб., 44, стр. 2 Регистрируйтесь и зовите коллег — количество мест ограничено! Также напомню, что про ИИ-опенсорс в Т-Банке есть вот такая страничка - https://ai.tbank.ru/opensource/

Митап начнется ровно через час, кто собирался приехать - пора выдвигаться) А трансляция для удаленных участникам будет тут - https://vk.ru/live-173944682_456239043 Из онлайна вопросы докладчикам можно задавать в чате, потом ответят. Начнем трансляцию ровно в 18-00 (но подходите чуть пораньше).

И последняя группа докладов - академическая. В программе: PAUK: инструмент для картографирования экосистем открытого кода // Андрей Гетманов, аспирант ИТМО, м.н.с NSS Lab Многие университеты стремятся публиковать не только научные статьи, но и код к ним. Как правило, информация о коде и статьях доступна публично. Значит, эту информацию можно использовать для анализа научной экосистемыы университета. Я расскажу об инструменте PAUK. С его помощью можно строить граф, связывающий персоналии, статьи и репозитории, а также отвечать на сложные и интересные вопросы об университете. Например, какие научные группы занимаются изучением диффузионных моделей или чьи разработки чаще всего переиспользовались коллегами. Опенсорс, агенты и студенты — опыт ФТИИ ИТМО // Юлия Борисова, к.т.н., руководитель учебно-научной лаборатории АИСТ, ФТИИ ИТМО Мы работаем в университете, и НИР для студентов является общественной нагрузкой на исследователей. В течение года мы наблюдали, как агентные системы набирают силу, а вчерашние школьники уровня пре-джун на их фоне теряют конкурентоспособность. В докладе поговорим о том, есть ли работа для неквалифицированного программиста-исследователя в агентную эру, как не выйти в тираж едва коснувшись профессии и какие навыки по настоящему нужны для разработки и исследований в области ИИ. От формулы к собственному языку: UniversalToolchain на практике // Михаил Разаков, ФКН ВШЭ (программная инженерия) Когда в приложении появляются настраиваемые формулы, возникает вопрос: как их проверять и выполнять, не подключая полноценный язык программирования? На примере кастомного языка программирования Wist покажу, как формула проходит проверку и компилируется в обычный .NET-делегат. Затем разберём другой пример — небольшой язык для расчёта цен, написанный на общей инфраструктуре UniversalToolchain, но без зависимости от Wist. Поговорим о том, как собирать язык из независимых компонентов, зачем заранее проверять их совместимость и какие ошибки можно обнаружить ещё до выполнения программы. Покажу реальные примеры из репозитория, расскажу о принятых архитектурных решениях и ограничениях текущей реализации. Репозиторий получил приз конкурса студенческих опенсорс-проектов ФКН ВШЭ за 2026 год. Прийти послушать и обсудить - через регистрацию тут. До встречи завтра! Приходите лучше чуть пораньше, в 18 уже начнутся доклады.

Переходим представлений следующей секции - от сообщества OpenScaler: openEuler → OpenScaler или туда и обратно // Дмитрий Варенов, Технический лидер сообщества openEuler/OpenScaler Более 10 лет руководил отделом программных решений в крупном системном интеграторе. Архитектор IТ-инфраструктур на основе СПО-решений, в частности продуктов Red Hat. Большой опыт создания отечественных корпоративных решений виртуализации и удаленной работы пользователей на основе СПО. Расскажем о последних трендах в экосистеме открытого дистрибутива openEuler и его функционально-технических преимуществах в эпоху ИИ, а также о деятельности нашего сообщества по развитию его локализованной версии OpenScaler. Помимо этого, представим результаты нашего сотрудничества с openEuler по созданию первой официальной международной SIG (группы разработчиков), организованной по региональному признаку для пользователей стран СНГ – расскажем о первых партнерствах и решениях в репозиториях SIG и о том, как внести вклад в проект и попасть на стажировку. И доклад на английском - от ИИ-эксперта сообщества OpenScaler: Swarm Agent Technology and openJiuwen, open-source agent platform and practice // Wang Ze, Leading AI expert, OpenScaler Community AI Agents are widely used in daily work and life. However, to build the agent itself is still a rapidly developing area, leaving a series of open problems. openJiuwen is an open-source Agent framework and platform aimed at helping users build precise, simple, efficient, and engineering production-ready AI Agents. In this presentation, we will introduce how openJiuwen solving current problems, its key features and design philosophy, including agent self-evolution, context compression and offloading, and the agent controller. We will introduce an agent application developed based on openJiuwen: JiuwenClaw, an AI assistant that supports self-evolving capabilities and intelligent task management. Остались последние места на регистрацию на очный формат!

Пока митап стремительно приближается, авторы рассказали подробнее о запланированных докладах. Сначала - про первые два: Десять агентов, один файл: где исследовательские среды хранят состояние // Сергей Геворкян, менеджер продукта Cloud Ru Исследование строится на переборе гипотез. Один агент идёт по одной ветке и сам же проверяет свою работу, поэтому открытые среды запускают агентов десятками: одни перебирают гипотезы параллельно, другие перепроверяют чужие результаты. Каждый агент по нескольку раз в секунду пишет на диск ход рассуждения, журнал экспериментов и метрики. Пока агентов один-два, хватает локального файла. Я разберу по коду три открытые среды (OpenResearch, OpenScience, OpenHuman) и на замерах покажу, что происходит с их хранилищем, когда агентов десять и больше Петля должна быть разорвана // Олег Чирухин, GitVerse Недавно я общался с другом из Европы, который говорит: у нас нет проблем с лимитами в нейросетях, у нас бесконечные корпоративные подписки. Но у них есть другая проблема - стаф инженеры нажимают кнопку "принять", и это блокирует их работу. Когда подтверждения отключены, агент всё равно останавливается сам. Всё так плохо, что они не могут утилизировать до конца свою подписку. Вначале это кажется странным: кнопку "подтвердить" ты не нажимал уже минимум полгода, а единственная проблема - следить за лимитами и ресетами. Мы как будто живем в разных мирах. Но потом ты понимаешь, что не все еще знают способы работы длинными сессиями. И не у всех есть правильные инструменты для полной утилизации ресурсов. Я разработал специальный опенсорсный инструмент для этого, и хочу поделиться выводами. Какие приемы помогают достичь автономной разработки, практически без human in the loop, с днями и неделями безостановочной работы с первого промта. Заинтересовало? Регистрируйтесь на митап!

Воскресное опенсорсное чтение: репортаж с конференции SMS Hong Kong 2026 от Дмитрия Кабанова @emergencybacon https://habr.com/ru/articles/1099088/ На ней open source обсуждают не столько разработчики, сколько исследователи стратегического менеджмента. Дмитрий же представил исследование того, как компании могут координировать работу независимых участников open source-экосистем без традиционной управленческой иерархии. Подробности - в тексте.

А тем временем, в программе митапа дособирали все актуальные темы и докладчиков по ним! Будет даже доклад на английском. В ближайшие дни сделаем серию постов с подробным описанием докладов и представлением их авторов. Не забывайте регистрироваться - и для очного участия, и для своевременного получения ссылки на онлайн.

Анонс: Осенний Scientific Open Source Meetup этого года - в октябре! С радостью приглашаем всех на наш очередной Scientific Open Source Meetup, который пройдет 29 октября 2026 года с 17:30 до 21:30 в Санкт-Петербурге в уютном лофте на Газовой, 10ж. Это отличная возможность встретиться, обсудить актуальные темы и поделиться опытом в мире открытого программного обеспечения! В программе: Десять агентов, один файл: где исследовательские среды хранят состояние // Сергей Геворкян, менеджер продукта Cloud Ru Что происходит с хранилищем, когда десятки агентов одновременно записывают ход исследований? Разбор кода OpenResearch, OpenScience и OpenHuman с замерами при росте числа агентов. Петля должна быть разорвана // Олег Чирухин, GitVerse Как заставить агента работать днями и неделями с первого промпта, почти без участия человека? Автор представит свой опенсорсный инструмент и приёмы для автономной разработки. Китайский опенсорсный ИИ-агент openJiuwen // OpenScaler Запуск официального представительства проекта openEuler в СНГ // Дмитрий Варенов, Технический лидер сообщества openEuler/OpenScaler От локализованного форка OpenScaler к прямому развитию openEuler в России и СНГ. Расскажем о планах и мероприятиях, а также о том, как внести вклад в проект и попасть на стажировку. PAUK: инструмент для картографирования экосистем открытого кода // Андрей Гетманов, аспирант ИТМО Как связать исследователей, статьи и репозитории в единый граф? PAUK помогает находить научные группы по темам исследований и выяснять, чьи разработки переиспользуют коллеги. Опенсорс, агенты и студенты — опыт ФТИИ ИТМО // Юлия Борисова, к.т.н., руководитель учебно-научной лаборатории АИСТ, ИТМО Есть ли работа для начинающего программиста-исследователя в эпоху агентов? Поговорим о том, как студентам войти в профессию и какие навыки нужны для разработки и исследований в области ИИ. UniversalToolchain // Михаил Резаков, ФКН ВШЭ Презентация проекта - победителя конкурса студенческих опенсорс-проектов ФКН ВШЭ. Мероприятие проходит при поддержке Gitverse, Cloud.Ru и OpenScaler. Дата: 29 октября 2026 года Время: 17:30 до 21:30 Место: Лофт на Газовой, 10ж, СПб.  Участие бесплатное, но количество очных мест ограничено! Трансляция - будет. Ссылка на регистрацию - https://openmeetup.ru/ Ждем вас на митапе!

Полная запись субботней совместной конференции ИТМО и Sber AI Lab "ИИ: Наука в действии" - доступна тут! Все прошло очень круто. Было более 15 докладов - про эффективность и надежность моделей, мультиагентных системах, ИИ для научной работы и open-source инструменты (по них сделаем потом отдельный пост). Keynote-спикер из Китая, профессор East China Normal University и автор множества А*-публикаций Zhaoxia Yin рассказала о безопасности ИИ. Выступления от докладчиков ИТМО про результаты своих научных команд выложили ещё отдельно: - Николай Никитин - Автоматическая генерация и оценка MAS LLM - Илья Ревин - Повышение эффективности MoE‑моделей с помощью гибридных методов сжатия ———- А уже в следующую субботу, 17 октября, в Москве пройдет следующее мероприятие от @sb_ai_lab - конференция AI Driver & RecSys про рекомендательные системы. Приглашаем туда всех заинтересованных - успевайте зарегистрироваться!

ВАМ LLM ИЛИ LLM ПОБЫСТРЕЕ? 🔫 Команда ML-инженера Sber AI Артёма Снегирева выпустила FRIDA-Decisions — быстрый энкодер, который берёт на себя простые решения, пока LLM занимается сложными. Энкодер может использоваться для роутинга, guardrails, классификации и отбора документов для RAG. Вот всё, что нужно знать о FRIDA:

🤩 примерно в 10 раз быстрее API по независимым замерам — 28–34 мс на запрос на RTX 5060 Ti 🤩 просит всего 1,8 ГБ видеопамяти 🤩 запускается на CPU через int8 ONNX 🤩 новая задача не требует дообучения — достаточно передать новые варианты в JSON

Модель не прогоняет текст заново для каждого варианта, а читает его один раз, поэтому разбирает каталог из 243 интентов за 0,44 вместо 4,65 секунды. На бенчмарке razvilka из 735 задач на русском FRIDA-Decisions набрала 0,893 — почти на уровне коммерческого API TypeSafe Jev (0,897). Веса, код и демодоступны открыты по лицензии MIT:

🤖 Демо 🤖 Модель 🤖 Бенчмарк 🤖 Код 🤖 Примеры

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

Ученый из Гарварда придумал, как искать задачи специально под ИИ Мэтью Шварц, который ранее за две недели написал с Claude полноценную работу по теоретической физике, продолжил эксперимент. На этот раз он решил не заставлять модель работать как ученого, а искать научные задачи, которые хорошо подходят под сильные стороны современных LLM. Он называет их Claude-shaped problems. Идея в том, что в разных областях науки постоянно встречаются очень похожие математические конструкции, но ученые из одной области могут просто не знать, что нужный метод уже давно существует в другой. А LLM как раз очень хорошо умеют находить такие связи между огромным количеством разрозненной литературы. Под это Шварц вместе с Claude собрал BootLoops, набор инструментов для точных математических вычислений. Изначально он создавался для теоретической физики, но затем Claude начал находить практически те же задачи в экологии, генетике, экономике, лингвистике и других областях. Например, в экологии модель нашла уравнение из теории биоразнообразия, которое около 20 лет не умели эффективно считать на больших данных, и решила его методами из математической физики. А в популяционной генетике Claude нашел способ точно вычислить интеграл, который около 30 лет приходилось оценивать приближенно. Это позволило исследователям проверить модель рекомбинации ДНК на огромном массиве генетических данных и обнаружить следы генной конверсии, которые раньше было сложно выделить. Но тут обнаружилась важная проблема. Claude довольно хорошо находил технически правильные результаты и очень плохо понимал, насколько они вообще интересны для конкретной науки. Шварц несколько раз приносил такие находки профильным специалистам и получал примерно один ответ: технически впечатляет, научно не очень интересно. Поэтому дальше схема работы стала другой. Claude ищет связи между областями, пишет код, считает и перебирает гипотезы, а профильный ученый определяет, какой вопрос действительно стоит задавать. Так из первоначально неинтересного результата по экологии вместе с экспертом сделали новую модель динамики лесов, а из расчета по генетике пришли к анализу миллиардов пар мутаций. Шварц считает, что именно здесь современные модели уже могут заметно ускорять науку. Огромный пласт научных задач можно решить не новым методом, а переносом уже существующего метода из другой области. https://www.anthropic.com/research/claude-shaped-science

🔥10 октября в Москве — конференция «ИИ: Наука в действии»

Sber AI Lab и Университет ИТМО собирают исследователей, инженеров и лидеров индустрии, чтобы обсудить переход от передового AI-ресерча к реальным продуктам.

🔆В программе: 🔘11 докладов от топовых исследователей из Сбера, ИТМО, МФТИ, Сколтеха, AIRI и T-Bank. 🔘Панельная дискуссия «От науки к бизнес-внедрению» с участием профессоров и топ-менеджеров ведущих AI-центров. 🔘Международный keynote спикер. 🔆Ключевые темы: 🔘Фабрики LLM-агентов, управление знаниями и мультиагентные системы для автоматизации исследований и разработки. 🔘Эффективный инференс, сжатие MoE-моделей и оптимизация контекста в RAG-системах. 🔘Надежность и оценка LLM: детекция галлюцинаций, доверие к моделям и LLM-as-Judge. 🔘Обработка банковских данных и внедрение ИИ-решений.

Зачем быть очно? ☑️Разобрать практический опыт внедрения ☑️Задать вопросы авторам исследований напрямую ☑️Нетворкинг с командами Sber AI Lab

📍Москва, Офис Сбера 📆10 октября, 11:00–18:00 ➡️Программа и регистрация по ссылке! ✈@sb_ai_lab

Делаем вместе с коллегами из Sber AI Lab конференцию в Москве - всех приглашаю! Расскажу про нашу агентную науку и реализующий её опенсорс.

Китайские авторы сделали открытый датасет иллюстраций из топ-статей по AI/ML: https://github.com/qwdwqfwq/topconf-paper-figure-gallery https://qwdwqfwq.github.io/topconf-paper-figure-gallery/ Развиваем художественный вкус, получается.

И ещё один опенсорс-релиз от Яндекса - Alice AI Foundation 80B LLM. AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base – базовая языковая модель с гибридной архитектурой и MoE-слоями. Модель содержит 80 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются 3 млрд, и поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов. Модель была обучена полностью с нуля. При создании модели мы заново собрали обучающий корпус, выбрали архитектуру и гиперпараметры, а также подготовили данные для сложных рассуждений и взаимодействия с инструментами. Веса доступны тут: https://huggingface.co/yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base Лицензия - Апач 2.0.

Привет! Рады сообщить, что 🦜 ODS совместно с Международным университетом информационных технологий запустили соревнование по написанию кода ИИ-агентами - SWE MERA Challenge. Соревнование пройдет в три этапа: ✅ на первом этапе участникам с помощью любых агентов предстоит решить представленные задания на своей стороне; ✅ на последующих этапах то же самое нужно будет делать уже в изолированном окружении. ⭐️Для Топ-3 участников будет дана возможность представить свою работу на конференции по программной инженерии ICSE 2027! Присоединяйтесь к соревнованию по 🔗ссылке!

Как-то уже писали про опенсорс-проекты Ивана Дейнеки (ВИТШ ИТМО) - а тут с ним вышел масштабный подкаст от компании YADRO. Ниже по ссылкам - и запись интервью, и открытый код для Edge AI-примеров.

Кажется, у меня случился тот самый момент, когда проект перестаёт быть папкой на ноутбуке. BiomechPy 1.1.0 опубликован. Теперь его действительно можно установить одной командой: pip install biomechpy BiomechPy — это Python-библиотека для механики мягких биологических тканей, роста и ремоделирования, constituent turnover и constrained-mixture моделей. И самое важное для меня здесь даже не сам факт публикации. Перед релизом библиотека прошла тот уровень проверки, который я давно хотела видеть у собственных вычислительных проектов: тесты, научные инварианты, независимый аудит, сравнение NumPy и DOLFINx, реальные MPI-запуски на 1/2/4 процессах, проверку wheel и source distribution в чистых окружениях. То есть в какой-то момент это перестало быть: «у меня вроде работает». И стало: «вот постановка, вот эталон, вот независимые проверки, вот воспроизводимый результат». Для математического моделирования эта разница, пожалуй, важнее количества написанных строк кода. Пока BiomechPy не пытается быть «библиотекой вообще обо всём». В текущей версии ядро — это конечные деформации, волоконно-армированная механика, рост и ремоделирование, turnover составляющих ткани, когортная память и пространственные constrained-mixture модели. Дальше хочется двигаться уже к экспериментальным данным, калибровке и обратным задачам. Но сегодня можно просто зафиксировать: первая стабильная публичная версия — есть. GitHub: https://github.com/karinaurazova/biomechpy PyPI: https://pypi.org/project/biomechpy/ И да. Теперь фраза «я написала библиотеку» звучит чуть менее подозрительно, потому что её хотя бы можно поставить через pip. #матмоделирование #биомеханика #mechanobiology #python #opensource #BiomechPy #ЗакулисьеМатМодельера