Фото: Алексей БУЛАТОВ. Перейти в Фотобанк КП
В Москве подвели итоги международного соревнования AI Journey Contest 2025. Победители разделили призовой фонд в 6,5 млн руб. Награждение состоялось на конференции по искусственному интеллекту AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).
Специалисты в области искусственного интеллекта прислали на конкурс 12 тыс. решений, что в два раза больше, чем за последние два года вместе взятые. Больше всего заявок на участие поступило из Индии, России, Узбекистана, Эфиопии и Кыргызстана.
AIJ Contest является ровесником крупнейшей в России международной конференции AI Journey. В этом году оба события отмечают 10-летие и синхронно вышли на новый уровень. Вовлеченность AI-исследователей со всего мира подтверждают актуальность соревнования и его высокий авторитет. AIJ Contest превратился в мощную платформу для консолидации комьюнити дата-сайентистов и разработчиков.
Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев уверен, что генеративные модели становятся ключевым инструментом для создания AI-агентов, разработки мультимодальных систем и апгрейда рекомендательных сервисов. Это задает новое направление конкурса.
«Мы сфокусировались на кейсах, где применение GenAI-технологий наиболее эффективно в бизнесе, которые максимально релевантны для профессионального комьюнити», – говорит Андрей Белевцев.
В AI Journey Contest конкурсантам нужно было выбрать для решения одну, две или три задачи. Наиболее популярной оказалась задача GigaMemory: global memory for LLM («Оценка генеративных способностей LLM-агентов») – доля решений по ней составила 40%. Далее расположились задачи Human-centered AI Assistant («Человекоцентричный ИИ-помощник») и Agent-as-Judge («Автономный AI-агент для рекомендаций»).
Призовые места заняли участники из Санкт-Петербурга, Москвы, Краснодара, Перми, Таганрога и Тюмени. Итоговый лидерборд по каждому соревнованию доступен по ссылке.
Задача Agent-as-Judge заключалась в создании универсальной модели-судьи для оценки результатов генерации других моделей в трех ключевых аспектах: следование инструкциям, вызов функций и общее качество текста. Участникам предстояло научить искусственный интеллект предсказывать субъективные оценки текстов при жестких ограничениях на объём решения.
Ставшее лучшим решение доказало, что разнообразие данных зачастую играют более важную роль, чем выбор архитектуры модели. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования процессов сравнения качества моделей на генеративных задачах.
Для решения задачи Human-centered AI Assistant участники работали над создаванием автономного AI-агента для рекомендаций пользователям на базе нейросети ГигаЧат. Для этого они имитировали поведение реального человека.
Победивший в конкурсе подход позволил извлекать из цифровых следов человека мотивы и цели, позволяя строить гипотезы для рекомендаций исходя из его глобальных целей. Решение может быть применимо при разработке будущих алгоритмов рекомендаций в E-com индустрии.
Задача GigaMemory: global memory for LLM была посвящена разработке AI-ассистента с памятью на базе нейросети ГигаЧат, который будет запоминать информацию о пользователе из диалога с ним, а затем верно ответит на вопросы по всей истории диалога. Занявшее первое место решение основано сразу на двух агентах: агенте памяти для фильтрации релевантных вопросу сообщений из диалога и агенте верификации ответа.
Способ позволяет извлекать и переиспользовать необходимую информацию из памяти нейросети для более персонализированного ответа пользователю. Это решение может быть учтено при разработке будущих алгоритмов LLM и агентных систем, благодаря чему повысится качество персонализации банковских предложений для клиентов.
Подписывайтесь на наши Max, Телеграм, ВКонтакте, Одноклассники