Не одним лишь NVIDIA едины: или как строить системы

LLM

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Все фанаты работы с AI

Тезисы

NVIDIA монополист в сфере железа для работы с AI, но, так ли это на самом деле? Обсудим какие существуют альтернативы на самом деле, как они устроены и почему в реальности NVIDIA может стать аутсайдером

Эдгар Сипки

MWS Cloud Platform

gRPC & Open Source евангелист, а также основатель open source инструмента EasyP, Go разработчик

Видео

Другие доклады секции

LLM

Как мы растим эффективность в Яндекс Доставке: аналитические методы, unsupervised learning и LLM для повышения точности навигации

Андрей Нарцев

Яндекс Доставка

CognitiveOS: операционная система с модульной архитектурой для интеграции LLM в роботов

Артем Лыков

МТС Веб Сервисы

Наш путь в Machine Unlearning: От теории к практике

Вадим Шубин

Raft

Практика применения LLM в задачах безопасности приложений

Дмитрий Марюшкин

Ozon Fintech

Ускоряем работу с контент маркетингом и SMM при помощи ИИ

Сатаров Дмитрий

Агентство интернет-маркетинга "Эй, Стартапер!"

Большие языковые модели: история и причины "взрыва"

Рыскулов Сергей Николаевич

Т-Банк

LLM Performance Playbook: как выбрать модель и конфигурацию сервинга на основе воспроизводимых тестов

Антон Удалов

Magnit Tech

Приручаем зоопарк - архитектура и оркестрация в мультиагентных системах

Сергей Мамонов

Домклик

Как мы автоматизировали процесс Code review в Авито при помощи LLM

Марк Каширский

Авито тех

«LigaGPT: как мы построили и эксплуатируем агентную AI-платформу для QA, SRE и поддержки»

Константин Попандопуло

Umbrella IT

Как сделать умный поиск кандидатов?

Алексей Осипов

ГК Юзтех

Как запускать по пет-проекту за вечер

Владимир Гриненко

grinenko.pro

Мутационное тестирование как будущее агентского кодинга

Евгений Блинов

The Mutating Company

Построение защиты LLM и агентов: контроль, guardrail-подходы и их валидация

Никита Облаков

HiveTrace

RAG и agentic‑подход в отечественных ИТ‑решениях: от бота к фабрике цифровых агентов

Максим Малышев

NOTAMEDIA

Опыт перехода от maas к selfhosted/on premise моделям: проблемы, боли, решения

Сергей Нотевский

Битрикс24

Движки инференса LLM в 2026: vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo — как запустить on‑prem прод и не изобрести велосипед

Рыжов Александр Сергеевич

HeadHunter

От чат-бота к агенту: как строить интерпретируемую автоматизацию поддержки с GPT

Николай Пономаренко

Техплатформа Городских сервисов Яндекса

Безопасность систем AI

Руслан Корнев

Облачные технологии

RAG умер. Да здравствует Agentic RAG: Эволюция умного поиска.

Артем Косенко

CodeInside

Schema-Guided Reasoning на практике: архитектура и паттерны SGR Agent Core

Павел Рыков

Росгосстрах

Эволюция Red Teaming’a в эпоху агентного ИИ

Данил Капустин

Raft Digital Solution

Как ломаются LLM Guardrails: практический разбор NER для ПД

Богдан Минко

Hivetrace

Внедрение LLM в модерацию: от PoC до целевого решения

Сакаев Руслан

Авито

IT-ландшафт будущего: как китайские tech-гиганты и культура меняют мир

Максим Цепков

mtsepkov.org

VLM для автоматической разметки сцен автономного вождения: практический опыт, вызовы и решения

Иван Катречко

Navio

Быстро делаем вашу AI систему расширяемой и поддерживаемой с помощью DSPy

Николай Сенин

Независимый исследователь