Ai Conf 2024

Открытие конференции

Темы:

• За рамками сценария: непрерывное тестирование для адаптивных и безопасных LLM-систем. Эмели Драль (Evidently AI)
• Визуальные языковые модели: от разбора архитектуры до запуск. Эмиль Шакиров (SberDevices)
• Превращаем нейросети в SOTA и для табличных задач. Олег Сидоршин (Альфа-Банк)
• Разметка датасетов в эпоху мультимодальности: проблемы, вызовы, решения. Дмитрий Антипов (Сбер / абт)

Темы:

• Kolmogorov Arnold Networks: новая архитектура нейронных сетей Павел Плюснин (Т-Банк)
• Виртуальная примерка одежды для кабинета мерчанта Арнольд Сааков, Роман Лисов (ecom.tech)
• Less is more: как уменьшить отправку пушей и вырастить DAU Дарья Никанорова (AI VK)
• Мастер-класс «Получение высококачественных данных для обучения ИИ-моделей» Олег Секачев (Яндекс)

Темы:

• MERA.Text.v.1.2.0. Что под капотом нового релиза? Алена Феногенова (SberDevices)
• Система управления процессом окомкования железорудных окатышей Андрей Голов (Северсталь Диджитал)
• AutoFE-сапер: укрощаем взрыв размерности в автоматической генерации признаков Валерия Дымбицкая (Upgini)

Темы:

• Обзор уязвимостей и техник защиты для LLM Евгений Кокуйкин (Raft)
• Эволюция отбора кандидатов в системе товарных рекомендаций Ozon Александр Краснов (Ozon)
• Как мы делаем прагматичный поиск и Q&A без LLM Вадим Захаров (Билайн)

Темы:

• Устройство и перспективы использования ML-компиляторов Виталий Шутов (VK, ВКонтакте)
• Вместо зеленого экрана: гармонизация портрета с помощью нейросети Елизавета Петрова (SberDevices)
• Фреймворк прикладных инструментов для анализа данных на основе каузальных моделей и байесовских сетей Ирина Деева (Университет ИТМО)
• Разметка будущего: как GPT помогает обучать модели? Герман Ганус (Яндекс Крауд)

Темы:

• Как ML помогает производить лекарства? Владислав Маслов, Василий Вологдин (BIOCAD)
• LLM говорит: мультимодальные задачи в речевом домене Борис Жестков (SberDevices)
• Увеличиваем число обнаружений в задачах Object Detection и Instance Segmentation Дмитрий Колесников (Цифровые технологии и платформы)
• Люди не нужны? Размечаем поисковую релевантность при помощи LLM Данила Бочарников (Авито)

Темы:

• Панельная дискуссия о будущем искусственного интеллекта Ван Хачатрян (Ozon), Александр Самойлов (Wildberries), Никита Зелинский (МТС), Александр Абрамов (SberDevices). Модератор — Роман Поборчий
• Генеративные модели для работы с кодом. Как мы из 0 сделали 1 Евгений Колесников (Yandex Infrastructure)
• Мягкая модерация изображений: скрыть нельзя блокировать Юрий Батраков (Авито)
• Жестовый язык: особенности сбора данных, опыт и результаты Петр Суровцев (SberDevices)

Afterparty

Темы:

• Задачи и вызовы при создании автопилота Алексей Голомедов (Яндекс)
• Нейросети в рекомендациях: от идеи до продакшна Любовь Куприянова (Ozon)
• Что такое ML-платформа на базе K8s, и как в ней решены разнородные требования к квотированию и шедулингу Тимофей Разумов (Т-Банк)
• Физически- обоснованное машинное обучение — что можно и что нужно Александр Хватов (Университет ИТМО)

Темы:

• Языковые модели и основы рационального мышления Ирина Пионтковская (Huawei Noah’s Ark Lab)
• PostgreSQL для AI. Настоящий векторный поиск в PostgreSQL Владлен Пополитов, Олег Бартунов (Postgres Professional)
• Как AutoML- и AutoDL-сервисы улучшают реальную разработку Евгений Смирнов (Альфа-Банк)
• Мастер-класс по работе с геоданными «Кто хочет стать геосайентистом» Артем Каледин, Денис Афанасьев (Билайн)

Темы:

• 3D pose estimation объектов фиксированной геометрии для складских роботов Aлександр Тимофеев- Каракозов (Яндекс)
• Как «Писец» на «Тотальный диктант» ходил, или Пара слов о робастном распознавании речи Иван Бондаренко (НГУ)
• Обеспечат ли LLM прорыв в эффективности AutoML? Николай Никитин (ИТМО)

Темы:

• Новый уровень ML-персонализации Lamoda: как мы усилили ее в каталоге и перенесли в другие продукты Дана Злочевская (Lamoda Tech)
• Побеждают ли диффузионные модели генеративные состязательные сети в задаче повышения разрешения? Денис Кузнеделев (Яндекс)
• Где и как использовать LLM в задачах поиска Валерия Гурьянова (SberDevices)

Темы:

• WildBERT — развитие трансформерных архитектур для персонализации Wildberries Евгений Иванов (Wildberries)
• Поиск точек роста ВКонтакте: как мы в ленте сделали таргет для оптимизации таймспента всего приложения Степан Малькевич (VK, ВКонтакте)
• Диффузионные модели для мобильных телефонов Дмитрий Нестеренко (Huawei)
• ML на графах в e-commerce: как эффективно собирать группы на миллионах товаров Иван Антипов (Ozon)

Темы:

• Генерация видео: from zero to hero Денис Димитров (Sber AI)
• Эволюция Transformer: как меняется самая успешная архитектура в DL Мурат Апишев (ecom.tech)
• От промпта к агентной системе: как превратить LLM в высококачественный сервис Никита Венедиктов (Raft)
• Синтетика для поиска редких дефектов — от фотошопа до диффузионок Олег Карташев (Северсталь Диджитал)