Genri
"VIP" Подписка
[Онтико] AiConf (2026)
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:
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:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
