Post #1439

Про будущее в программе — два трека: «Горизонты технологий» и «ИИ в разработке ПО». В докладах обсуждаем направление движения крупных инженерных областей, интеграцию LLM в SDLC и барьеры, которые встречаются в этих сферах. Присмотритесь к докладам: — Будущее электромобилей: заряжены инновациями. Тембот Керефов, Яндекс Электро — От нейросетей к роботам: робототехника будущего. Святослав Морошкин, Сбер — Анатомия атак на мультиагентные ИИ-системы. Александр Князев, АМА — От вайбкодера к контекст-инженеру. Владимир Гриненко Еще из трека «Горизонты технологий»: Россия и дальний космос глазами инженера Олег Крылов, независимый эксперт Мозг на чипе vs чипы в мозгах Алексей Дорошков, Институт цитологии и генетики СО РАН Еще из трека «ИИ в разработке ПО»: Команда из ИИ агентов (Нанять нельзя уволить) Артём Ерошенко, независимый эксперт AI в QA: почему инструмент без культуры не работает Владислав Тарасенко, ЦИАН VLM против регресса: опыт создания AI-агента, тестирующего интерфейсы как человек Владимир Бойко, Т-Банк Spec driven development, или Как кратно ускорить разработку с LLM Виталий Левченко, Wildberries & Russ От LLM-плагинов к AI-агентам: молот Тора против багов Егор Куликов, Кирилл Шишин — Veai От публичных бенчмарков к модельной стратегии: как выбирать LLM для продуктов компании Олег Бобриков, 2ГИС Почему «агенты» — это не чат-боты, а долгоживущие детерминируемые процессы? Илья Костыченко, MetaLamp Системно строим LLMOps-архитектуру с нуля Дмитрий Семчук, 1Т ИИ vs Человек Дарья Гердт, CSSSR Никита Нагорнов, Исходный код Сергей Шелпаков, БКС-Финтех От ручной разметки к ежеднев­ному контролю качества: онлайн-оценка LLM-продукта в проде Елизавета Антонова, Т-Банк Владислав Акимов, Т-Банк Execute Order RM -RF: компромисс в оценке сгенерированных unit-тестов Роман Дерунец, Сибирские нейросети AI в опенсорс-разработке: спасение или проклятие Алексей Мерсон, Яндекс Дмитрий Иванов, Yandex Infrastructure Антон Черноусов, Yandex Cloud Знакомьтесь подробнее с докладами на сайте и добавляйте в избранное 🍜