⏰ Напоминание: в 17:00 стартует научный семинар!

Присоединяйтесь к обсуждению мультиагентной системы для открытия новых лекарственных препаратов

Подключиться 😉

⚡️ Библиотека Sim4Rec на ECIR’2025

Наша команда представила библиотеку Sim4Rec на научной конференции ECIR 2025. Статья "Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data" была принята на демо трек, и в начале апреля авторы выступили на постерной сессии в солнечном городе Лукка, Италия.

Sim4Rec – это фреймворк для долгосрочной оценки качества и дообучения рекомендательных систем. Он позволяет тестировать алгоритмы в искусственной среде до запуска на реальных пользователях, моделировать поведение и проводить what-if-анализ на больших объемах данных.

В чем фишка?
🔘 Гибкий и расширяемый пайплайн — заточен под любые типы рекомендаций
🔘 Работает с Big Data через PySpark
🔘 Модульная архитектура – легко адаптируется под конкретные задачи
🔘 Эксперименты на синтетических данных – при ограниченном доступе к реальным


📄 Статья
💻 Open-source код

Анна Володкевич, основной автор статьи, поделилась впечатлениями:
Лукка порадовала нас хорошей погодой, интересными докладами в области информационного поиска и рекомендаций, и заинтересованной аудиторией на постерной сессии. Было очень интересно услышать прогнозы европейских коллег о трансформации информационного поиска и перспективах объединения традиционных алгоритмов и структур данных, таких как базы данных и графы, с современными возможностями LLM.


#новости
❤ @sb_ai_lab

🚀 Mультиагентный поиск лекарств

24 апреля в 17:00 ждём всех на научном семинаре с Анной Калюжной и Андреем Дмитренко (ИТМО)!

На семинаре разберём мультиагентную систему MADD для открытия новых лекарств:
➡️ Покажем, как система интегрирует LLM с генеративными моделями (GAN, Transformer, FREED++) для создания эффективных молекул-кандидатов
➡️ Продемонстрируем как разработанная архитектура справляется с распределением задач между специализированными агентами
➡️ Сравним результаты с конкурирующими решениями (ChemAgent, LlasMol, ChemDFM, X-LoRA-Gemma) на тестах для шести заболеваний и покажем превосходство MADD в генерации целевых молекул

После доклада - ответы на ваши вопросы

💻 Подключайтесь онлайн


#анонс
❤ @sb_ai_lab

🔔 Напоминаем: сегодня в 17:00 — открытый семинар по искусственному интеллекту

Запись будет — но live лучше. Ждём по ссылке!
Для подключения рекомендуем Яндекс Браузер

⚡️ Data Fusion Contest 2025: делимся кейсом

В этом году Артём Сахно и Иван Сергеев из нашей Лабы заняли 4 место в соревновании Data Fusion Contest 2025. Ребята участвовали в треке 4cast, где нужно было предсказать динамику платежей для ЮЛ ВТБ на горизонте 12 недель, при этом метрика учитывала не только точность, но и устойчивость модели к шумам.
Финал — 4 место среди топовых команд.

➡️ Кейс
Команда собрала сильный пайплайн из двух моделей:
- Py-Boost - кастомный градиентный бустинг с ручной настройкой градиента и гессиана 💡
- AutoGluon — автоматизированный стек, который хорошо работал на отдельных юзерах
Две эти модели в итоге блендили.
Также пайплайн включал в себя предсказание маски, чтобы определить будет ли таргет ≥ 0, после этого применяли постпроцессинг для сглаживания переоценок модели.

➡️ Главный вызов — валидация: на приватной части были праздничные недели января, с аномалиями в транзакциях.
Чтобы справиться, ребята анализировали таргет на аналогичные недели в прошлые годы и корректировали прогнозы вручную.

📆 Иван Сергеев поделился фидбэком:
Наше решение хоть и не оказалось на призовых строчках приватного лидерборда, оказалось достаточно устойчивым, если судить по совокупности всех лидербордов. Вообще очень круто участвовать в таких соревнованиях, потому что они близки по специфике к рабочим задачам и дают много пищи для размышлений, и некоторые наработки, уверен, пригодятся и в наших задачках.

Кстати, делимся другими нашими open-source либами, которые можно юзать для решения схожих задач:
↗ pytotch - lifestream
🦙 LightAutoML
🕊 Tsururu

🔗 Читайте о наших прошлых победах:
2024: Второе место на Data Fusion Contest 2024
2022: Как нейронка обогнала бустинг, а команда Сбера заняла 1 место в конкурсе Data Fusion Contest 2022


#новости
❤ @sb_ai_lab

⚡️ Data Fusion Contest 2025: делимся кейсом

В этом году Артём Сахно и Иван Сергеев из нашей Лабы заняли 4 место в соревновании Data Fusion Contest 2025. Ребята участвовали в треке 4cast, где нужно было предсказать динамику платежей для ЮЛ ВТБ на горизонте 12 недель, при этом метрика учитывала не только точность, но и устойчивость модели к шумам.
Финал — 4 место среди топовых команд.

➡️ Кейс
Команда собрала сильный пайплайн из двух моделей:
- Py-Boost - кастомный градиентный бустинг с ручной настройкой градиента и гессиана 💡
- AutoGluon — автоматизированный стек, который хорошо работал на отдельных юзерах
Две эти модели в итоге блендили.
Также пайплайн включал в себя предсказание маски, чтобы определить будет ли таргет ≥ 0, после этого применяли постпроцессинг для сглаживания переоценок модели.

➡️ Главный вызов — валидация: на приватной части были праздничные недели января, с аномалиями в транзакциях.
Чтобы справиться, ребята анализировали таргет на аналогичные недели в прошлые годы и корректировали прогнозы вручную.

📆 Иван Сергеев поделился фидбэком:
Наше решение хоть и не оказалось на призовых строчках приватного лидерборда, оказалось достаточно устойчивым, если судить по совокупности всех лидербордов. Вообще очень круто участвовать в таких соревнованиях, потому что они близки по специфике к рабочим задачам и дают много пищи для размышлений, и некоторые наработки, уверен, пригодятся и в наших задачках.

Кстати, делимся другими нашими open-source либами, которые можно юзать для решения схожих задач:
↗ pytotch - lifestream
🦙 LightAutoML
🕊 Tsururu

🔗 Читайте о наших прошлых победах:
2024: Второе место на Data Fusion Contest 2024
2022: Как нейронка обогнала бустинг, а команда Сбера заняла 1 место в конкурсе Data Fusion Contest 2022


#новости
❤ @sb_ai_lab

🚀 Что станет бумом после RAG: обзор Large Action Models

Присоединяйтесь в четверг, 17 апреля, в 17:00 к научному ИИ семинару, где спикер, Георгий Гайков (MTS AI) расскажет про эволюцию от RAG к LAM.

На семинаре детально разберём, как современные модели научились:
🔘 Анализировать интерфейсы через скриншоты и Accessibility-деревья
🔘 Управлять браузерами через скрипты
🔘 Отметим на примерах (Claude 3.7 Sonnet, Simular Agent S2, UI-TARS от ByteDance и др.), какие решения стали лидерами за последние месяцы и какие бенчмарки используются для оценки их навыков.

После основной части — ответы на ваши вопросы

➡️ Подключайтесь онлайн


#анонс
❤ @sb_ai_lab

🔝 Методы обработки протоколов программных систем на основе использования обобщенного признакового пространства

Сегодня в 18:00 приглашаем на практический семинар ИИ по обработке логов с помощью ML! На семинаре выступит Симар Муратов (Sber AI Lab)

Что разберём:
➡️ Перевод исходного признакового пространства логов в обобщенное
➡️ Автоматическую классификацию, кластеризацию и детект аномалий в реальном времени
➡️ Полный AutoML-пайплайн — от неструктурированных данных до готовой модели

На семинаре посмотрим, как представленное решение позволяет повышать SLA систем мониторинга без необходимости расширения команды, легко интегрируется в существующие DevOps/SRE-процессы и успешно применяется в production-средах.

Присоединяйтесь онлайн

P.S. После доклада — разбор конкретных кейсов и ответы на ваши вопросы. Готовьте use cases из своей практики!

#анонс
❤ @sb_ai_lab

🙂 Ребята, привет!

Мы знаем, что не все успевают на наши семинары (особенно когда дедлайны жмут 😅). Поэтому ловите ссылку на плейлист

🔗 Все записи теперь тут

Если пропустили живой эфир — теперь можно наверстать в любое время.

#новости
❤ @sb_ai_lab

⚡️ rPPG: от теории к практике. Сравниваем unsupervised-алгоритмы

Дистанционная фотоплетизмография (rPPG) — это метод, который позволяет определить пульс человека просто по видео его лица.
Зачем это нужно? Телемед, фитнес-трекинг, мониторинг пациентов — везде, где важно бесконтактно следить за здоровьем.

🧭 Наша команда сделала обзор, в котором разобрала наиболее популярные unsupervised-алгоритмы rPPG — от выбора области на лице до фильтрации сигнала.
Мы протестили методы на открытых данных + своем датасете MCD-rPPG, чтобы понять, какие работают лучше всего.

📌 Ссылка на разбор
📌 Датасет MCD-rPPG

Кстати, вот наша предыдущая статья про rPPG на Хабре


#новости
❤ @sb_ai_lab

⚡️ VLS: Переосмысление глобальной оптимизации через мета-идеи

3 апреля в 17:00 ждём всех на семинаре по ИИ!

Равиль Мусабаев (PhD, Sber AI Lab) представит инновационный метод Variable Landscape Search (VLS).

Разберём:
➡️ Как можно обходить нежеланные локальные минимумы за счёт систематической вариации ландшафта целевой функции
➡️ Обобщение других доступных метаэвристик в единой новой метаэвристике VLS
➡️ Улучшения, достигнутые применением VLS в задаче кластеризации больших данных

Посмотрим, как глубокие теоретические идеи приводят к революционным практическим решениям!

➡️ Подключайтесь по ссылке

P.S. Готовьте вопросы — после доклада разберём все тонкости!


#анонс
❤️ @sb_ai_lab

🤖 ИИ, математика и северное сияние

На прошлой неделе прошла ежегодная научная школа ВШЭ о применении математики в ИИ для магистров и аспирантов — 50+ исследователей, живые обсуждения и оффлайн-формат в живописной Карелии.

От нашей команды спикерами стали Алексей Васильев и Андрей Савченко. Алексей рассказал про последовательные рекомендации. Андрей раскрыл ключевые аспекты современных исследований в области эмоционального ИИ.

Что еще?
➡️ Глубокий dive в актуальные задачи
➡️ Нетворкинг с ведущими экспертами
❄️ И, конечно, бонус — северное сияние и снежные пейзажи

Делимся фоточками с поездки.


#новости
❤ @sb_ai_lab