Программирование [Онтико] AiConf 2026

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Онтико​

Название: AiConf 2026​

Продолжительность: 14 ч 3 мин Количество уроков: 19 Видео Язык: Русский Вес архива: 9,08 ГБ

AiConf 2026 — это практико-ориентированная конференция нового поколения, фокусирующаяся на прикладных решенияx, инженерной экспертизе и реальных сценариях использования AI/ML. Обновленная программа объединяет технологии, продакшен-практики и бизнес-ценность, создавая площадку для обмена опытом между разработчиками, архитекторами и руководителями AI-направлений.

Технологические тренды AiConf 2026

Эволюция AI-агентов и современные паттерны RAG

От простых пайплайнов на Python — к полноценным агентным системам с детерминированной логикой и контролируемыми сценариями. Эксперты обсудили:

• SGR Agent Core и новую архитектуру управляемых агентов;
• Реализацию RAG в высоконагруженных продуктах;
• Первые кейсы внедрения ИИ в телефонию (SIP/VoIP);
• Сегментацию задач между агентами и LLM.

Observability, тестирование и контроль качества

Индустрия уходит от «магии нейросетей» к инженерной дисциплине. Основные акценты:

• Инструментирование моделей через Langfuse и аналоги;
• Использование LLM-as-a-judge для оценки качества;
• Unit-тестирование RAG и анализ отказоустойчивости;
• Прозрачная диагностика «черного ящика» и отслеживание деградации моделей.

Оптимизация, инфраструктура и производительность

AiConf 2026 детально разобрал технический стек для продакшен-развертывания LLM:

• Сравнение vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo;
• Оптимизация доставки данных на GPU и устранение bottleneck’ов;
• Обзор альтернативного железа: AMD, TPU, Groq, Cerebras, AWS;
• Практики стабильной эксплуатации LLM в высоконагруженных системах.

Безопасность данных и новые подходы к обучению

Отдельный трек был посвящен ответственному и безопасному использованию ИИ:

• Machine Unlearning для точечного удаления данных из весов моделей;
• Генерация сложных синтетических наборов данных (пример GigaChat Ultra);
• Методы обнаружения и предотвращения фрода при разметке;
• Управление качеством данных для промышленных ML-систем.

Интерактивные форматы AiConf 2026

Практические воркшопы

Участники в реальном времени решали инженерные задачи:

• разворачивали наблюдаемость AI-систем;
• проводили нагрузочные тесты и ломали RAG-пайплайны через Unit-тесты;
• создавали синтетические датасеты через Яндекс Задания;
• собирали голосовых роботов с нуля.

Панельная дискуссия «От хайпа к прибыли»

Лидеры индустрии (МойОфис, Cloud.ru, Umbrella IT, Авито, Just AI) обсуждали реальные финансовые эффекты AI-проектов, поиск продуктовой ценности и критерии закрытия нерентабельных инициатив.

Групповая работа «AI для бизнеса без иллюзий»

Формат тематических столов с экспертами Сбера, Альфа-Банка, ВШЭ, Райффайзен Банка и MWS позволил обсудить самые проблемные аспекты внедрения AI:

• расчёт ROI и экономической эффективности;
• коммуникацию с токсичными стейкхолдерами;
• проблему грязных данных;
• сопротивление команд цифровой автоматизации.

Международный контекст и научный стрим

Особое внимание уделено глобальному развитию AI:

• технологическая культура Baidu, Xiaomi, SenseTime;
• особенности технического китайского для CV и LLM research;
• технологии автоматизации научных исследований;
• путь академической статьи к конференциям уровня A*.

Для кого предназначена AiConf 2026

Конференция будет полезна специалистам, работающим над созданием и внедрением AI/ML-продуктов:

• Data Scientists и ML-инженерам, оптимизирующим модели и продакшен-стек;
• Архитекторам данных и системным инженерам, строящим RAG и AI-инфраструктуру;
• AI Team Leads, Product Owners и Enterprise-менеджерам, отвечающим за бизнес-результаты AI-проектов.

СКАЧАТЬ: