Trust & Safety AI Meetup — как это было?. ai.. ai. data science.. ai. data science. meetup.. ai. data science. meetup. ml.. ai. data science. meetup. ml. wb.. ai. data science. meetup. ml. wb. wbtech.. ai. data science. meetup. ml. wb. wbtech. доклады.. ai. data science. meetup. ml. wb. wbtech. доклады. Информационная безопасность.. ai. data science. meetup. ml. wb. wbtech. доклады. Информационная безопасность. конференция.. ai. data science. meetup. ml. wb. wbtech. доклады. Информационная безопасность. конференция. митап.

Привет! 22 мая прошел Trust & Safety AI Meetup — обсудили применение AI в борьбе за безопасность и доверие пользователей. К ивенту присоединились спикеры из Wildberries & Russ, Avito, AI Masters, а в зале встретились 60+ гостей и онлайн‑трансляция собрала 250+ просмотров. Смотри фото, чтобы погрузиться в атмосферу митапа!

В программе было два доклада, насыщенная дискуссия, классный мерч, новые знакомства и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента :)

Доклад «Универсальные модели в видеоаналитике: единый фундамент для множества задач» — Кирилл Тузов, Data Scientist в команде видеоаналитики бэкофиса Wildberries & Russ

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 1

В рамках доклада Кирилл рассказал про сложности задач видеоаналитики в реальных условиях, Self-supervised обучение (VideoMAE) для создания универсальных представлений с использованием визуальных и темпоральных признаков, Zero-shot подходы и мультимодальные модели как альтернатива разметке.

Смотреть на YouTube
Смотреть в VK
Презентация

Доклад «LLM в кибербезопасности: как разобрать 60 000 секретов за три дня» — Александр Трифанов, Tech Lead команды Application Security Avito

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 2

Как обработать десятки тысяч уязвимостей и не умереть? Стандартные инструменты автоматизации снимают часть рутины, но все еще остается задача по принятию решений, которую не доверить машине. Если только это не обученная машина. В докладе Александр рассказал, как команда призвала на помощь LLM.

Какие данные подготовить для обучения? Как построить архитектуру модели и что делать, если она вдруг начнет вам перечить и выдавать ложноположительный результат после цикла проверки? Разобрали вместе со спикером все этапы от подготовки до тестирования и внедрения.

Смотреть на YouTube
Смотреть в VK
Презентация

Дискуссия «Bitter Lesson для LLM»

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 3
Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 4

Илья Мирин

Руководитель кластера модерации в блоке Trust & Safety Wildberries & Russ

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 5

Александр Калашников

Руководитель кластера безопасности бэкофиса Wildberries & Russ

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 6

Анастасия Рысьмятова

Руководитель разработки больших языковых моделей Avito

Trust & Safety AI Meetup — как это было? - 7

Павел Северилов

Лектор и автор курса Deep Learning in Audio в AI Masters и ФПМИ МФТИ

The Bitter Lesson говорит нам, что любые хитроумные эвристики и встраиваемые человеком знания дают выигрыш лишь в краткосрочной перспективе, тогда как обобщенные методы побеждают в долгосрочной перспективе. Во время дискуссии обсудили, как это выражается на практике в российском IT.

Смотреть на YouTube
Смотреть в VK

Не пропустите анонсы следующих митапов Wildberries & Russ: подписывайтесь на Telegram‑канал @wb_space. Там же, кстати, рассказываем о том, как при помощи ML и других технологий мы делаем маркетплейс лучше для продавцов и покупателей, а еще делимся полезными материалами от экспертов.

До встречи на следующих митапах!

Автор: MariMokieva

Источник

Rambler's Top100