и посмотреть медиа
Al Talent Hub - AI master's program
и посмотреть медиа
Project-based master's program in AI, specialist development.
Project-based master's program in AI, specialist development.
Resource about master's program in artificial intelligence: programs, cases and advice for career growth in AI.
ICML, ICLR, геномика и победа в онкологическом хакатоне. Наши 🐘 снова захватили научную повестку — это #ДайджестПобед, поехали! ✅ ICML — одна из главных ML-конференций мира. В 2026 году на неё подали рекордные 24 тысячи работ — в основной трек прошли 6 352, или 26,6%. А в программе конференции и её воркшопов — сразу 5 работ исследователей Хаба 🐘 ✅ Дарья Леднева представила 2 работы на одной постерной сессии ICML 2026 ➡️ LDARNet — фундаментальная модель с обучаемой токенизацией для задач геномики. Модель обучалась только на геномных последовательностях, но выделила границы токенов, сопоставимые с человеческой разметкой генома. ➡️ GENEB — бенчмарк, на котором команда сравнила 40 геномных фундаментальных моделей и подготовила рекомендации по их выбору для разных задач. Результаты собраны на интерактивном лидерборде в Hugging Face. 🟠Первую версию GENEB Дарья представила на #DemoDay2025, а через год — финальную версию на постерной сессии ICML. 🟠Её ВКР об адаптивном представлении геномных последовательностей комиссия отметила как одну из лучших защит научного трека. ✅ Никита Качаев представил ещё 2 работы по Vision-Language-Action-моделям в рамках воркшопов ICML ➡️ Метод, который помогает роботам лучше работать в новых, ранее невидимых условиях; ➡️ Модуль, который преобразует кадры из среды и инструкцию человека в понятную VLA-модели команду. О том, как пройти сразу с 2-мя работами — в карточках. ✅ Работа Ивана Головкина и Евгения Бриленкова (не поверите) тоже на воркшопе ICML Работа: In silico evaluation of pre-training strategies based on synthetic data for functional DNA generation Команда исследует ДНКзимы — короткие молекулы ДНК, способные разрезать определённые молекулы РНК. В перспективе их можно применять для точечного воздействия на клетки при разработке подходов к терапии онкологических и нейродегенеративных заболеваний. Проверенных последовательностей пока мало — около 400. Поэтому исследователи создали синтетические данные, генеративный пайплайн и отобрали кандидатов для лабораторной проверки. Подход помогает перейти от долгого перебора к более направленному поиску: сократить число дорогостоящих экспериментов и быстрее находить перспективные ДНКзимы. ✅ ICLR — мировая A* конференция по глубокому обучению. В этом году туда подали 19,5 тысячи работ, приняли 5 355 — и сразу 2 из них с участием таланта Хаба Никиты Качаева 🐘 ✅ В основном треке ICLR Никита совместно с коллегами из AIRI представил 2 статьи о памяти в обучении с подкреплением: ➡️ Классификация типов памяти у агентов и оценка способности алгоритмов использовать информацию из прошлого ➡️ MIKASA — бенчмарк для проверки памяти роботов в долгосрочных сценариях 🏆 Команда талантов 1 курса заняла первое место на хакатоне НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова, ИТМО х Yandex Cloud. ✅ В составе команды «Итмони»: Сергей Обласов, Максим Кузнецов, Надежда Цой и Илья Трейвиш «Итмони» разработали систему, которая объединяет фрагменты гистологических изображений в единый цифровой препарат, сохраняя точность и поддержку медицинских форматов. ✅ Прототип планируют развивать для клинической и исследовательской практики НМИЦ. Продолжение следует...уже готовим новую порцию побед. А пока ставь реакцию, если вдохновился, и подавай заявку в Хаб — научный трек ждёт! 🔥 — это вау! 🐘 — ну наши! @aitalenthubnews #ITMO #NapoleonIT
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!