AI R&D DAY: два трека об исследованиях и продуктизации ИИ. AI-продукты.. AI-продукты. llm.. AI-продукты. llm. Physical AI.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико).. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико). генеративный ии.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико). генеративный ии. искусственный интеллект.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико). генеративный ии. искусственный интеллект. Конференции.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико). генеративный ии. искусственный интеллект. Конференции. Машинное обучение.. AI-продукты. llm. Physical AI. агентные системы. Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико). генеративный ии. искусственный интеллект. Конференции. Машинное обучение. мультимодальные модели.

17 сентября 2026 года в Москве и онлайн пройдет AI R&D DAY. Это конференция для исследователей, ML‑инженеров, AI‑архитекторов, руководителей R&D‑команд и специалистов, которые превращают экспериментальные разработки в работающие продукты.

Один из фокусов конференции — NextGenAI, проект команды R&D SberAI, посвященный технологиям следующего поколения. Команда поделится результатами исследований, расскажет о развиваемых продуктах и представит технологические направления, над которыми работает сейчас.

В программе 22 доклада на двух сценах, панельная дискуссия, постерная сессия и выставка. Участие бесплатное.

Два трека, две стороны AI‑разработки

Программа разделена на два трека: «Продуктизация R&D» и «ML & Research».

Можно выбрать один трек или переходить со сцены на сцену в течение дня. Оба трека также будут доступны в прямом эфире.

Трек «Продуктизация R&D»

Этот трек посвящен пути от исследовательской гипотезы до технологии, которой пользуются люди и бизнес.

Участники разберут, как проектировать AI‑продукты, проверять гипотезы, встраивать модели в существующие процессы и поддерживать решения после запуска.

В программе трека:

  • автономные агенты для повышения эффективности сотрудников;

  • последние обновления Kandinsky и продуктовые применения генеративных моделей;

  • GreenVLA и развитие Physical AI;

  • интерактивные интерфейсы, которые LLM создает под конкретный запрос;

  • универсальные AI‑агенты для персональных и корпоративных задач;

  • иммерсивные пользовательские сценарии;

  • русскоязычные бенчмарки и экспертные датасеты;

  • фотонные решения для растущих AI‑нагрузок.

Максим Еременко откроет содержательную часть конференции обзором трендов в машинном обучении. Андрей Кузнецов расскажет об автономном универсальном агенте для сотрудников Сбера. Денис Димитров представит обновления Kandinsky, а Полина Федотова разберет возможности GreenVLA в Physical AI.

Отдельная панельная дискуссия будет посвящена большим моделям. Участники обсудят, какие архитектуры, методы обучения, оборудование и практики использования AI‑систем могут измениться в ближайшие пять лет.

Трек будет особенно полезен продакт‑менеджерам, техническим руководителям, AI‑архитекторам и специалистам, отвечающим за внедрение исследовательских разработок.

Трек «ML & Research»

Второй трек сосредоточен на исследовательских и инженерных задачах, которые определяют возможности будущих моделей.

Здесь будут обсуждать архитектуры LLM, методы обучения, работу с длинным контекстом, память, новые типы данных, агентные системы и оценку качества моделей.

В программе:

  • современные архитектуры эффективных LLM;

  • запах и тактильность как новые физические модальности для ИИ;

  • обучение поисковых агентов;

  • обработка длинных видео с экономией контекста;

  • омнимодальная долгосрочная память;

  • малые языковые модели;

  • обучение на противоречивых данных;

  • управление мультиагентными системами;

  • FullDuplex‑модели для голосового взаимодействия;

  • развитие reasoning‑систем;

  • применение LLM для работы с событийными данными.

Никита Арсенин расскажет об архитектурах, которые позволяют ускорять обучение и инференс LLM. Елизавета Ковтун разберет способы работы с запахом и тактильностью. Андрей Безбородов представит подходы к созданию омнимодальной долгосрочной памяти.

Несколько выступлений будут посвящены агентам и данным. Артем Снегирев расскажет, как команда обучала поискового агента, способного декомпозировать сложные запросы и итеративно искать документы. Максим Метальников представит агентов‑разведчиков, которые исследуют объектные хранилища и составляют карточки датасетов.

Владислав Тишин разберет ограничения LangGraph при масштабировании мультиагентных систем. Данило Малбашич и Артемий Таразанов расскажут о FullDuplex‑модели, которая может слушать собеседника и отвечать одновременно.

Этот трек рассчитан на исследователей, ML‑инженеров, специалистов по данным и разработчиков, которые работают с архитектурами, обучением и оценкой моделей.

Следить за обновлениями программы можно на сайте AI R&D DAY.

Что будет кроме докладов

В расписании предусмотрены постерная сессия и выставка исследовательских проектов. Участники смогут познакомиться с разработками команд, обсудить профессиональные задачи со спикерами и обменяться опытом с коллегами.

Завершится основная программа вечерней встречей участников.

Как принять участие

AI R&D DAY пройдет 17 сентября 2026 года в Москве. Регистрация с 10:00.

Присоединиться можно очно или онлайн. Участие бесплатное, количество мест на площадке ограничено. Для посещения необходимо заранее оставить заявку на сайте.

Посмотреть программу и зарегистрироваться

Автор: olegbunin

Источник