В IT-хакатоне «AI-импульс» Центра исследований и разработки Сбера в Нижнем Новгороде участвовали 42 команды ВУЗов из разных регионов. В их числе студенты НИУ ВШЭ, МГУ, МГТУ им. Н. Э. Баумана, МФТИ, ИТМО, РЭУ им. Г.В. Плеханова и других вузов.
Участники хакатона применяли AI-сервисы Cloud.ru для решения реальных задач компаний «Систэм Электрик» и СберТех в трех разных треках: «Подбор аналогов продукции», «Мониторинг рекламы в Telegram» и «Инструмент reasoning для малых языковых моделей».
Для «Систэм Электрик» студенты разрабатывали сервис, позволяющий автоматизировать процесс подбора продуктов компании по входящим запросам на коммерческие предложения, а также комплексное решение для анализа публикаций в Telegram-каналах и консультаций по вопросам соблюдения законодательства о рекламе и защите персональных данных.
Решая кейс СберТеха, участники хакатона создавали reasoning-модель, которая строит решения на основе логических цепочек, на базе малых языковых моделей (SLM). Большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных мощностей и дорогостоящих аппаратных ресурсов, что ограничивает их массовое внедрение в МСП. R&D-проекты по созданию инструментов reasoning на базе SLM, в свою очередь, могут помочь сделать использование ИИ-помощников доступнее и дешевле.
«Мы объединили 42 команды талантливых студентов, прошедших отбор со всей страны в синергии с экспертизой Сбера, чтобы создать простые AI-решения для сложных бизнес-задач. На защитах проектов участники продемонстрировали интересные решения, которые позволили взглянуть с другой стороны на задачи бизнеса. Это яркое подтверждение потенциала нового поколения, открывающее им путь к успешной карьере. Особая благодарность компаниям-партнерам за предоставленные практические кейсы и ценную экспертную поддержку», — сказала исполнительный директор, руководитель центра исследований и разработки Сбера в Нижнем Новгороде Елена Токарева.
«Взаимодействие со студенческими комьюнити дает нам важный и интересный опыт, необходимый для развития AI-сервисов, повышение доступности и простоты их использования в решении прикладных задач», — сказал технический эксперт по машинному обучению Cloud.ru Владимир Килязов.