Сбер, AIRI, Сколтех и другие провели день AI Journey
Сбер совместно с исследователями Института AIRI, Сколтеха, МФТИ, СПбГУ, НГУ, Индийской школы бизнеса (ISB) и ведущими компаниями страны организовал день AI Journey в рамках XIII Международного форума «Технопром-2026». Об этом пишет Lenta.ru.
Эксперты в области искусственного интеллекта обсудили способы преодоления архитектурных и инфраструктурных ограничений современных больших языковых моделей. Основным трендом стал переход к автономным, наукоемким и физически реализованным системам.
Открывающая сессия AI Journey была посвящена генеративному ИИ следующего поколения (NextGen AI) — переходу от простого увеличения параметров моделей к новым архитектурам, самоэволюционирующим системам и взаимодействию между агентами. Ведущие международные и российские специалисты представили глобальные тренды в этой области, первые результаты разработки и внедрения элементов NextGen AI в ключевые бизнес-процессы. Также обсуждался потенциал инновационных технологий, которые могут значительно повысить энергоэффективность и скорость решения сложных задач ИИ.
На сессии «Мультиагентные системы как драйвер развития науки» участники обсудили агентный подход и его влияние на исследовательскую методологию. На примере облачной платформы «ИИ для науки» (AI4Science) от Сбера были представлены результаты применения технологии для ускорения научных открытий.
В другой дискуссии рассматривалось развитие ИИ-агентов. Принцип автономности меняет бизнес-процессы, повышая степень персонализации сервисов. ИИ-агенты способны решать сложные пользовательские сценарии в реальном времени. Для бизнеса это означает переход к гиперперсонализации, где интеллектуальные ассистенты не только предлагают товары, но и удовлетворяют сложные потребности пользователей. Это приводит к росту лояльности и конверсии потребителей.
День AI Journey завершила сессия «Физический ИИ: от данных до внедрения». Для обучения моделей, которые могут воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать в ней, необходимы реальные данные о физическом мире — сенсорные наблюдения, действия и результаты взаимодействия с окружающей средой. Эти данные помогают моделям осваивать геометрию и динамику, сокращая разрыв между симуляцией и реальностью. Синергия этих направлений задает новый вектор для всей отрасли: от новой аппаратной базы и агентных систем до научных открытий и автономных действий в физическом мире.
