Репост из: Fall into ML 2023
Как превратить возможности LLM в надежные инструменты для бизнеса?
В программе Fall into ML 2026 воркшоп Sber AI Lab — «Наука в действии» ⚡️
Вместе с исследователями разберем, как сделать LLM и агентов не просто способными решать сложные задачи, а надежными, измеримыми и готовыми к применению в реальных сценариях.
В программе:
⏺️Процедурная память в LLM-агентах — как формировать повторно используемые навыки и адаптировать их под корпоративные задачи.
⏺️Надежные ответы в условиях неопределенности — как научить модели понимать, когда контекст недостаточен или зашумлен, и принимать решения с учетом неопределенности.
⏺️LLM для табличных данных — можно ли эффективно решать задачи классификации, когда размеченных данных мало?
⏺️Автоматическая оценка агентов — как использовать трассы выполнения для генерации оценщиков и упростить оценивание сложных агентных пайплайнов.
В центре внимания — методы, которые помогают снижать затраты на разметку, эффективнее использовать данные и получать более прозрачные гарантии качества.
Модератор воркшопа — Андрей Савченко, научный директор Sber AI Lab — Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, профессор НИУ ВШЭ.
Следите за анонсами Fall into ML 2026❤️
——
Генеральный партнер конференции — Сбер 🏦
В программе Fall into ML 2026 воркшоп Sber AI Lab — «Наука в действии» ⚡️
Вместе с исследователями разберем, как сделать LLM и агентов не просто способными решать сложные задачи, а надежными, измеримыми и готовыми к применению в реальных сценариях.
В программе:
⏺️Процедурная память в LLM-агентах — как формировать повторно используемые навыки и адаптировать их под корпоративные задачи.
⏺️Надежные ответы в условиях неопределенности — как научить модели понимать, когда контекст недостаточен или зашумлен, и принимать решения с учетом неопределенности.
⏺️LLM для табличных данных — можно ли эффективно решать задачи классификации, когда размеченных данных мало?
⏺️Автоматическая оценка агентов — как использовать трассы выполнения для генерации оценщиков и упростить оценивание сложных агентных пайплайнов.
В центре внимания — методы, которые помогают снижать затраты на разметку, эффективнее использовать данные и получать более прозрачные гарантии качества.
Модератор воркшопа — Андрей Савченко, научный директор Sber AI Lab — Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, профессор НИУ ВШЭ.
Следите за анонсами Fall into ML 2026❤️
——
Генеральный партнер конференции — Сбер 🏦