Описание проектов

1. Интеллектуальный помощник для создания учебных материалов

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперт проекта: Мироманов Даниил Борисович, научный сотрудник Sirius AI Lab, магистрант программы «Финансовая математика и финансовые технологии» научно-технологического университета «Сириус».
Аннотация. Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые возможности для автоматизации и улучшения образовательных процессов. В условиях ускоряющегося темпа жизни и увеличивающихся объемов информации. Мы часто сталкиваемся с трудностями в эффективной организации мультимодальных материалов и ресурсов при подготовке к переговорам, собеседованиям, экзаменам.
В рамках проекта участникам предлагается создать прототип интуитивно понятного и доступного приложения, которое повысит эффективность обучения и облегчит процесс работы с информацией для студентов и профессионалов.
Партнер: НТУ «Сириус».

2. Мультимодальный Шоппинг-Ассистент

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперты проекта: Рыков Елисей Сергеевич, старший аналитик, команда адаптации LLM, Т-Банк.
Аннотация. Этой весной Т-Банк запустил Вселенную ассистентов — AI-помощников, которые умеют подстраиваться под запросы человека и давать ему персонализированный ответ с рекомендациями — от планирования путешествий до обсуждения новинок киноиндустрии. Один из таких помощников — Шоппинг-Ассистент. Он умеет подбирать товары из конкретной категории с учётом индивидуальных потребностей пользователя. Однако Шоппинг-Ассистент пока не умеет обрабатывать фото.
В рамках проекта участникам предлагается добавить Ассистенту новую модальность — научить его помимо текстового формата принимать на вход фотографии. Это добавит Ассистенту новые возможности: искать одежду с фотографии человека, подбирать аксессуары к модельному образу или, например, предлагать авторские рекомендации по дизайну интерьера.
Партнер: Т-Банк.

3. Ассистент отельера для создания описания отеля

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперт проекта: Степнов Михаил Игоревич, руководитель центра R&D МТС Big Data, CDO МТС Travel.
Аннотация. В сервисе Bronevik (входит в МТС Travel) отельеру при публикации своего отеля необходимо заполнить его описание. От того, насколько удачно оно будет составлено, зависит привлекательность предложения. При выборе отеля потенциальный посетитель ориентируется не только на его расположение, но и на другие опции, влияющие на комфортное проживание. Это могут быть сервисы и услуги, предоставляемые посетителям на территории отеля, или, например, уровень находящихся вблизи отеля заведений. Эти и другие параметры важно учесть при составлении описания.
В рамках проекта участникам будет предложено реализовать интеллектуального ассистента, который на основе анализа релевантной информации об отелях из внешних источников будет помогать отельеру сформировать привлекательное и полное описание своего отеля.
Партнер: МТС, ФКН ВШЭ

4. Помощник для автора при создании контента ВКонтакте

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперт проекта: Спирин Егор Сергеевич, руководитель VK Lab, ML инженер в команде прикладных исследований, VK.
Аннотация. Новостная лента и система рекомендаций — одни из ключевых продуктов ВКонтакте. Они являются связующим звеном между авторами контента и аудиторией. При этом авторы из разных сообществ преследуют разные цели: для новостного сообщества важно количество просмотров, для блогеров — вовлеченность зрителей, для бизнеса — конверсия в покупку. Одним сообществам важно поддерживать интерес постоянно, выпуская по несколько постов в день, а другим же достаточно и двух качественных постов в неделю. Именно поэтому их контент так сильно отличается как по содержанию, так и по частоте.
В рамках проекта участникам будет предложено придумать и реализовать набор интеллектуальных инструментов, которые будут помогать авторам публикаций при создании нового контента в социальной сети.
Партнер: VK.

5. Ассистент для работы с научной литературой

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперты проекта: Балабаева Ксения Юрьевна, Data Scientist, Биокад.
Аннотация. Учёные-исследователи в своей работе сталкиваются с большими объемами научных материалов, которые необходимо искать, оценивать на предмет релевантности и тщательно анализировать. Подобная работа требует значительных временных и интеллектуальных ресурсов. В условиях постоянного роста объема научных публикаций частичная или полная автоматизация этого процесса становится не просто желательной, а критически необходимой.
В рамках проекта участникам будет предложено разработать интеллектуального ассистента для работы с научной литературой, который за счёт использования передовых технологий обработки естественного языка поможет решить описанные выше задачи.
Партнер: Биокад.

6. Приложение для чтения книг с AI-ассистентом

Проектная задача и задание отборочного этапа доступны по ссылке.
Эксперт проекта: Артюгин Олег Юрьевич, исполнительный директор-начальник Центра развития технологий AI во благо общества, Сбербанк.
Аннотация. При текущей скорости жизни остаётся всё меньше и меньше времени на чтение литературы — как художественной, так и профессиональной. При этом в нашу жизнь активно внедряются технологии обработки естественного языка. Современные модели ИИ даже умеют сохранять стилистику и нарратив входных данных Подобные технологии могут помочь при изучении литературы. Например, можно реализовать ассистента, способного оптимизировать содержание текста под сроки, в которые пользователь хочет прочитать произведение. Или, например, при желании человека твёрдо усвоить изученный материал генерирует тест по прочитанному.
В рамках проекта участникам будет предложено создать систему для чтения книг со встроенным ИИ-ассистентом, которая стимулирует пользователей читать, улучшает понимание прочитанного материала и помогает достигать целей чтения.
Партнер: Сбер, Университет ИТМО.