«Лето с AIRI 2026» не заканчивается! Делимся лекциями и семинарами ⏯
Мы записали всё, о чём на протяжении двух недель говорили исследователи и эксперты на летней школе. Собрали целый багаж знаний — 76 видео! — из разных областей ИИ и делимся им с вами, чтобы все могли послушать и узнать для себя что-то новое и интересное.
📎Сохраняйте ссылки на плейлисты: VK Видео, YouTube — и пересылайте их тем, кому тоже может быть полезно)
Видео Коломна_1м40с.MOV · 51.4 МБ · нажмите — покажем
Фотография нажмите — покажем
Фотография нажмите — покажем
В прошлую субботу наша команда Автороботикс (МФТИ + МАДИ) участвовала в демо беспилотной газели на конкурсе водительского мастерства Мострансавто в Коломне.
Была задача в автономном режиме выполнить строго то же задание на площадке, что давалось и профессиональным водителям. С этой задачей получилось успешно справиться - и мы и зрители остались довольны. И что интересно, беспилотная машина в итоге по сумме баллов (а ее также решили оценить по тем же правилам, что и обычных водителей), заняла 6 место из 10 участников.
Кроме того, удалось со сцены поздравить горожан с Днем города - 12 сентября Коломне исполнилось 849 лет!
#Activities
К нам приехали и уже начали работать долгожданные Jetson Thor, прямо праздник! Теперь покомфортнее будет работать с VLA для роботов и автомобилей
#Life
Сегодня в МФТИ успешно прошла защита кандидатской диссертации Татьяны Земсковой на тему «Разработка и исследование методов навигации интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен»
(объявление на сайте Совета). Татьяна проделала образцовую работу, результаты которой опубликованы в 3 Q1 и 2(3) A* статьях. Пожелаем ей новых крутых результатов уже в новом статусе кандидата технических наук!
#News
Объединяем исследователей для обучения ИИ долгосрочному планированию
Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» Института AIRI, запустил открытое сообщество людей, работающих над системами планирования ИИ, чтобы вместе решить одну из самых неподатливых для искусственного интеллекта игр — NetHack.
У каждого участника будет свой способ получить программу, свои инструменты и своя стратегия, а общая инфраструктура позволит видеть результаты друг друга, сравнивать их между собой и продолжать разрабатывать решения друг друга.
Владислав рассказал, почему NetHack весьма полезна для обучения ИИ:
«Одна партия в NetHack — это десятки тысяч ходов. Жизнь у героя одна, сохранений нет, подземелье каждый раз новое, а игра по дороге ничего не подсказывает. Если вы сыграли плохо, то выясняется это тогда, когда ничего исправить уже нельзя. Когда мы запускаем наших ботов играть, то вторая по частоте причина их "смерти" — голод, потому что они не позаботились о еде за несколько тысяч ходов до финального момента. На таких же ошибках спотыкаются ИИ-агенты, когда пишут код: отдельный шаг они выполняют прекрасно, а на длинную дистанцию держать планку не могут. И NetHack в этом плане становится весьма полезной для обучения ИИ».
📎Подробнее про сообщество, игру и «интеллект» агента — в интервью «Ъ-Науке».