Легким движением руки превращаем нейросети в SOTA для табличных задач
Привет, друзья!
Задумывались о том, чтобы стать спикером на AiConf X 2025? Мы собрали несколько примеров сильных выступлений, которые помогут вам понять, что будет происходить на площадке. И в этом же письме расскажем о темах предстоящей конференции и важных дедлайнах.
Визуальные языковые модели: от архитектуры до запуска
В этом докладе Эмиль Шакиров разбирает архитектуру мультимодальных LLM и объясняет, как компьютерное зрение интегрируется в языковые модели. Подробно разобраны вызовы, с которыми сталкиваются инженеры, и решения, применяемые в продакшне.
Превращаем нейросети в SOTA для табличных задач
Градиентный бустинг по-прежнему доминирует в задачах работы с табличными данными. Олег Сидоршин рассказал, как можно адаптировать нейросетевые архитектуры, чтобы достичь сопоставимого качества. Разбираются тонкости обучения, выбор функций и подходы к объединению структурированных и слабоструктурированных данных.
Приём докладов на AiConf X 2025
Если у вас есть идеи, исследования или опыт, которыми стоит поделиться, мы ждём вашу заявку. В этом году в фокусе:
- RecSys, поиск, табличные данные. Методы улучшения качества поиска и рекомендаций, архитектуры моделей, работа с табличными данными.
- Генеративные модели и мультимодальность. Работа с текстами, изображениями, видео, музыкой и 3D, оптимизация инференса, эффективность архитектур.
- ML на edge-устройствах. Оптимизация моделей для ограниченных ресурсов, дистилляция, квантизация, hardware-ускорение.
- Автономные системы и робототехника. Разработка автономных агентов, моделирование среды, взаимодействие с другими системами.
- Бенчмарки и оценка качества моделей. Разработка эталонных тестов, метрики производительности, интерпретируемость и надежность.
Мы принимаем доклады не только от IT-компаний, но и из реального сектора — медицины, промышленности, ретейла. Там, где AI и ML применяются в сложных продакшн-решениях.
Приём докладов открыт до 25 апреля. Все заявки проходят отбор Программного комитета, который оценивает глубину материала, новизну идеи и практическую ценность.
