Обучение LLM с нуля, инженерия для живого диалога и ИИ‑агенты в ночную смену: что обсудим на Сonversations 2 декабря
Меньше месяца до Conversations! И если вы еще не заняли место в зале, самое время бежать за билетами. Лайнап пушка, в программе — доклады от Альфа‑Банка, Magnit OMNI, Туту x targetai, Cloud.ru, Контура, RWB, Raft AI, Data Light, Navio, ПравоТех, Авито, Вебпрактик, Just AI, билайн, Сбербанк и других.А пока делимся небольшими спойлерами — чтобы можно было заранее присмотреть выступления по интересам. Все подробности ниже!
Как оценить надежность диагнозов LLM, если доступен только API
Привет! Меня зовут Глеб Кузьмин, я научный сотрудник лаборатории FusionBrain и занимаюсь методами оценки неопределенности для моделей машинного обучения. В этом тексте я хотел бы рассказать про нашу работу "Uncertainty Guardrails for LLM-Based Medical Diagnostic Systems", которая была представлена на Industry track EMNLP 2026, а на воркшопе UncertaiNLP 2026 получила Spotlight. В статье мы исследовали задачу оценки неопределенности ответов модели медицинской диагностики.
Доверяй, но проверяй: как не пропустить ошибки ИИ‑ассистента
Когда ответ ИИ звучит уверенно и профессионально, его хочется сразу принять как руководство к действию. Но иногда мы не учитываем, что за безупречной формулировкой может прятаться «фантазия» искусственного интеллекта. Не потому что он плохой, а потому что ему «скормили» неправильные данные.
Создаем DMS на Java: RAG для корпоративных документов
11 ноября в 16:00 МСК на практическом воркшопе Джеймикс (Java-платформа с ИИ для разработки корпоративных систем) встроим ИИ в DMS — систему управления документами.От работающего приложения до Java-кода:
Передать данные ИИ и не унести их во внешний интернет: опыт ЕДИНОГО ЦУПИС во внедрении Shtab AI
За годы работы с данными компании научились хранить и использовать их так, чтобы не выпускать наружу. По крайней мере, некоторые. Но ИИ подкинул новые вызовы. С одной стороны, без него уже никуда, с другой — если передавать внешней модели данные без защиты, это может обернуться катастрофой. Так что внедрять ИИ в бизнес нужно с умом. А как — расскажем на примере успешного кейса финансовой компании. Передаем слово спикеру.Всем добрый день! Меня зовут Борис Кузнецов, я руководитель Управления стратегических проектов в ЕДИНОМ ЦУПИС @1cupis
Затащи меня в harness. Часть 4. Толстый харнесс: intent всему голова
На 100% правильное представлениеДавайте попробую пояснить. Толстый харнесс окружает модель программным контуром и берёт на себя большую часть работы за кулисами: маршрутизацию запроса, сбор контекста, проверку разрешений, выполнение сценария, долговременное состояние и верификацию результата.
Just AI запускает Jay Agents — универсальную ИИ‑студию для создания агентов, приложений и автоматизации задач без кода
Jay Agents — сервис с единым чатом для решения рабочих задач, создания ИИ‑агентов и приложений без навыков программирования. Из простого разговора с ассистентом можно получить сайт, автономного агента, приложение, отчет, исследование, дашборд, презентацию или карточку для маркетплейса. Для повторяющихся задач сервис создает агентов, которые запускаются по расписанию, при получении письма или сообщения клиента. Рассказываем, как устроен Jay Agents и какие задачи он берет на себя.Как работает продукт
Как мы оценивали соответствие предсказаний LLM нормам профессиональных кодексов
Как из профессионального кодекса получаются задачи для проверки LLM
Почему ИИ галлюцинирует при написании кода в 1С и как устроен регламент КОРП‑ядра
Вы открываете аккуратное диалоговое окно, загружаете туда тяжелый модуль, задаете вопрос и через пару секунд получаете готовый код 1С. Вам кажется, что на том конце провода сидит один прилежный ИИ‑программист, который внимательно вас слушает и думает как сама платформа «1С:Предприятие». Какое наивное, но прекрасное заблуждение. Давайте заглянем в изнанку технологий и посмотрим стенограмму одного такого «Архитектурного комитета» внутри ИИ, когда пользователи с разным опытом просят его написать код.Действующие лица:Главный Дирижёр (Роутер)
