«Мы рады быть частью Летней школы машинного обучения SMILES-2025, которая прошла в Харбине. Это важное событие в развитии передовых технологий, особенно в области искусственного интеллекта. Участие в проекте позволяет Альфа-Банку не только делиться своим опытом, но и укреплять связи с ведущими научными и образовательными центрами России и мира», — прокомментировал Марат Исмагулов, HR-директор Альфа-Банка.
Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев подчеркнул важность кооперации между научными школами и поддержки молодых учёных: «Мы открыты к научному и прикладному сотрудничеству с учёными в сфере разработки открытых технологий генеративного искусственного интеллекта. Школа SMILES — хорошая возможность для запуска новых совместных инициатив. В этом году наши эксперты не только подготовили учебные материалы и провели лекции по GenAI, но и выступили менторами практических проектов учащихся. Вдобавок, мероприятие стало отличной площадкой для нетворкинга — обмена опытом и демонстрации технологическому сообществу экспертизы и передовых решений AI-команд Сбера».
Сергей Дутов, директор по корпоративным инновациям Центра экспертизы и коммерциализации Фонда «Сколково», отметил важность взаимодействия крупного бизнеса и инициатив молодых учёных: «Благодарю организаторов SMILES-2025 за возможность в этом году в пилотном режиме интегрировать представителей корпораций — технических директоров, ИТ-архитекторов — в программу летней школы. Подобные практики могут стать катализатором GenAI-трансформации корпораций, и мы будем рады поддерживать их совместные инициативы с Центром ИИ Сколтеха».
В течение двух недель участники школы успешно освоили насыщенную академическую программу, включавшую более 30 лекций от ведущих учёных, практические семинары, постерную сессию, обсуждения с менторами и масштабную командную работу над исследовательскими проектами.
Особое внимание в этом году было уделено проектной части. В финальной сессии были представлены 30 проектов по направлениям обработки естественного языка, компьютерного зрения, генеративных моделей, математических основ ИИ и прикладных задач. Участники исследовали современные архитектуры, тестировали модели на специализированном оборудовании, решали задачи генерации по изображениям и тексту, изучали робастность больших языковых моделей и их возможности в научных сценариях. Работы готовились как в очном, так и в удалённом формате — многие команды объединили студентов из разных городов и стран.