Practical ML Conf 2025

Videos

• 

  1 — Математика и язык / Андрей Окуньков
• 

  2 — AI-помощник по математике в Яндекс Учебнике / Тагир Казимагамедов, Айрат Азбуханов
• 

  3 — Как создать память для LLM на примере GigaChat / Павел Гуляев
• 

  4 — Как мы обучаем Алису предсказывать мемы / Арсений Нестюк
• 

  5 — Heteroseqs: как устроен фреймворк для трансформерной персонализации / Андрей Бабкин
• 

  6 — Генеративные рекомендательные технологии в Яндексе / Николай Савушкин
• 

  7 — Синтетические данные против дефицита реальных / Ольга Цымбой
• 

  8 — Как сделать большой датасет для русского TTS с минимумом ресурсов / Денис Петров
• 

  9 — Память и online-RL: опыт YandexGPT 5.1 / Алексей Колесов
• 

  10 — Трансформеры для управления автомобилями / Максим Спорышев
• 

  11 — Как подготовить датасет, чтобы обучить text-to-image- и text-to-video-модели / Иван Кириллов
• 

  12 — Как мы обучили и внедрили VLM в контентные процессы Яндекс Маркета / Игнат Полежаев и Егор Горбунов
• 

  13 — AI-прогноз CTR поисковых объявлений: опыт и эксперименты AvitoTech / Антон Семенистый
• 

  14 — Как ML помогает снизить аварийность в Яндекс Go / Филипп Ульянкин
• 

  15 — Ранжирование в реалтайме: target-aware-архитектура Яндекс Музыки / Пётр Зайдель
• 

  16 — Собираем LEGO c гибкими ML-пайплайнами / Андрей Татаринов
• 

  17 — Куда движется генерация изображений? / Сергей Овчаренко