25 июня прошла конференция GigaConf, где ведущие AI-эксперты обсудили настоящее и будущее индустрии. В каком направлении развиваются генеративные модели и как они превращаются из исполнителей в агентов? Собрали для вас главные доклады 👇

💡 Deep Reasoning: как научить LLM думать и действовать

Эксперты Сбера рассказали, как GigaChat 2.0 научился рассуждать и решать сложные задачи. Вместе со слушателями они обсудили, как модель подключает внешние источники информации, чтобы давать точные и полные ответы.

💡 От генеративного AI к интерактивному

В этом докладе речь шла о переходе индустрии от моделей-исполнителей узких задач к агентам, способным рассуждать и применять знания в различных областях. Эксперт рассказал, как можно предсказывать поведение модели, и дал прогноз будущего AI-индустрии. Особое внимание он уделил оптимальному использованию вычислительных ресурсов, благодаря которому можно сделать ответы точнее.

💡 Автономная кибербезопасность

В докладе рассмотрен сценарий, где AI защищает инфраструктуру почти без участия человека. А также поднимается вопрос о том, где роль человека по-прежнему критична, а где уже можно передать управление алгоритмам.

💡 Генерация изображений и видео: Kandinsky 4.1

Доклад посвящён тому, как генеративная модель Kandinsky 4.1 c помощью диффузии создаёт изображения и видео по промптам на естественном языке. Слушатели смогли погрузиться в особенности архитектуры и принципы обучения модели. Особое внимание было уделено проблемам при сборе данных и оценке результатов.

💡 Как собирать данные для обучения LLM

Спикер раскрыл детали масштабного сбора данных: от типов датасетов и партнёрств между IT-компаниями до юридических тонкостей. Он также затронул метрики качества и роль data-инженеров в связке с ML-командами.

💡 Многоагентные системы в облаке Yandex Cloud

Представители Яндекс рассказали, почему 2025 — год агентов, и поделились опытом масштабирования архитектуры и создания AI-агентов с разной степенью гибкости.

Смотрите запись трансляций здесь ➡️