Митап “Научный опенсорс №13”
12.02.2025 прошёл Scientific Open Source Meetup №13.
Программа:
Школа-конкурс EDGE AI 2025: как мы первыми в России представили флагманский китайский стек для работы с ИИ-моделями на EDGE устройствах c OpenScaler OS - Владимир Павлов - Технический комитет сообщества OpenScaler
В докладе мы поделимся опытом сообщества OpenScaler по проведению соревнований в новом формате: студенческие ИИ-команды из ведущих вузов страны сначала проходили обучение у наших менторов, а затем соревновались на лучшую реализацию различных ИИ-моделей на краевых устройствах Orange Pi на базе чипов Ascend и ОС OpenScaler. Расскажем о самом конкурсе, командах и проектах студентов, которые были представлены в финале. Все учебные материалы были опубликованы в открытом доступе, а проекты финалистов размещены на платформе GitVerse.
На пути к 100% генерации кода // Олег Чирухин - владелец продукта GigaIDE Cloud - Олег Чирухин - владелец продукта GigaIDE Cloud
Обсудим, насколько это вероятное будущее, и где мы сейчас находимся.
OpenSource по-пекински, или почему фонд OpenAtom - это прекрасно, но не в наших реалиях - Аристов Константин - Скала^р (группа Рубитех), руководитель направления RnD системного ПО
Поговорим о том, какой дивный симбиоз между собором и базаром (openSource и Кговавым Ынтырпрайзом) получился в КНР, попробуем прикинуть тамошние реалии на наши, придем к парадоксальному выводу насчет пользы конкуренции.
Студенческий open-source в ML - опыт внедрения поддержки ONNX - Зверев Андрей - студент 3 курса Новосибирского Государственного Университета, стажер-разработчик в Яндексе
Как превратить скучную учебную практику в реальный проект, которым не стыдно гордиться и который добавляет ценности в резюме? Расскажу на личном примере участия в лаборатории YADRO при НГУ. Поясню, что такое формат лаборатории: как туда попасть, какие возможности она дает студентам. На практическом кейсе покажу, как выглядят рабочие процессы изнутри: постановка задач, планирование, работа через issues/PR, тестирование и выпуск; с какими трудностями столкнулся и как их решал при поддержке наставников из реальной компании-партнера. В технической части объясню простыми словами: что такое ONNX и почему стандарт обмена моделями важен для переносимости и воспроизводимости, чем его поддержка усилила проект Adept и какие результаты получились на практике.
Simple Deep Research - открытый фреймворк для мультиагентного поиска - Алан Газзаев - аспирант ИТМО, NLP researcher at MWS AI
Simple Deep Research - это простая система для поиска информации в интернете с помощью мультиагентного подхода. Система работает в двух режимах: lite и full. В первом режиме агент посещает несколько сайтов, сжимает информацию и выдает отчет. Во втором режиме агент определяет сложность запроса, разбивает его на подзапросы, а затем другие агенты ищут и суммируют информацию по каждому запросу. Одна из основных идей данного фреймворка заключается в том, что он не содержит таких зависимостей как langchain и smolagents и быстро запускается с локальными моделями через vLLM/llama.cpp. Также фреймворк модульный, можно заменить поисковой движок и агентов по необходимости.
Опен-сорс от BE2R: почему мы делаем и как продвигаем проекты по воплощенному интеллекту - Колюбин Сергей, профессор и руководитель лаборатории BE2R ИТМО
На примере нескольких результатов, представленных на конференции IROS 2025 года, расскажу про нетривиальные истории опен-сорсных проектов нашей лаборатории, реализуемых в сотрудничестве с Центром робототехники Сбера.
Запись трансляции доступна по ссылке.
Return to Homepage