Пространство GenAI от Команды Сбера

Постерная сессия

Яна Лысова, Виктор Киселев

«Голосовой помощник в AI Studio: память, RAG, речь»

Соберем за один воркшоп голосового помощника в AI Studio, который помнит, о чем вы говорили пять минут назад, ищет ответы в ваших документах через RAG и разговаривает в реальном времени. Напишем системный промпт, настроим память и голосовые фичи, а на десерт — разберем кейсы: зависания, перебивания, щелчки, флирт. Уйдете с работающим MVP и парой неочевидных приемов для боевых голосовых помощников.

Условия участия: ноутбук

София Решетилова

Product Owner AI Studio
Сбер

«Один агент, любая задача: реализуем скиллы на LangChain с нуля»

Что делать, когда у агента уже десятки инструментов и специализированных инструкций, а в большом наборе тулов модели все сложнее уверенно ориентироваться? На мастер-классе разберем паттерн skills: агент видит только краткие описания доступных навыков и подгружает полный SKILL.md, код и референсы только тогда, когда они действительно нужны. На LangChain соберем загрузчик скиллов, опишем структуру SKILL.md и реализуем агента, который сам решает, какую экспертизу подключить. В итоге у вас останется рабочий код и понятная архитектура progressive disclosure, которую можно сразу адаптировать под свой проект.

Условия участия: ноутбук и API ключ к LLM (любой)

Сергей Тращенков

Python-разработчик GigaChain
Сбер

Постерная сессия

Яна Лысова, Виктор Киселев

Как правильно токенизировать данные, чтобы это понравилось вашей диффузионной модели

Участники исследуют влияние токенизации на диффузионную модель, проверят тезис «почему латентное пространство решает всё», прочувствуют зачем нужен VAE, зачем его развивать и попробуют разные практики построения хорошего латентного пространства.

Условия участия: ноутбук

«Agentic Search на стероидах: как сделать агента, который исследует, но не уходит в Deep Research»

Поисковые агенты — это уже не R&D; это прод в Perplexity, ChatGPT и Gemini. На этом мастер-классе мы соберем специализированного поискового агента с нуля: LLM (Groq/Llama 3.3) + поиск в интернете (Tavily) + ReAct loop — 60 строк чистого Python. Тему для исследования выбирает аудитория голосованием. Агент запускается вживую. Потом мы его намеренно ломаем, разбираем типичные проблемы и чек-лист пути в прод.

Условия участия: ноутбук

Игорь Кензин

Product Owner GigaSearch
Сбер

Sber AI Simulator от Sber AI Community

Нетворкинг с комьюнити и игра с интерактивной возможность для участников примерить на себя роль сотрудника Сбера во вселенной, где царят юмор, воображение и детская непосредственность. Вы столкнетесь с 40 забавными, жизненными, а порой и абсурдными ситуациями, исход которых будет зависеть только от вашего решения.