Как защитить кодовых агентов от атак? Почему ваша SOTA не доходит до прода? Сколько на самом деле стоит AI после MVP? Об этом и многом другом поговорим 25 и 26 июня на Conversations!
2 дня, 4 трека – о генеративном ИИ в бизнес-процессах, продуктах, AI-native командах и в разработке, 65+ спикеров, 700+ участников, церемония награждения премии Generation AI Awards. И очень много экспертизы по GenAI.
В программе — доклады от экспертов из Лаборатории Касперского, VK, Битрикс24, Selectel, Т-Банка, BIOCAD, hh.ru, Северстали, Яндекс Лавки. Кстати, список участников пополнился новыми крутыми компаниями: ждем экспертизу от S7, Т-Банк, ВТБ, Ozon, 2ГИС, Авито, Nexign и Dodo Engineering!
О чем поговорим в треке «Технологии» (26 июня)?
Как повысить безопасность кодовых ассистентов и AI-агентов в корпоративной среде. Дмитрий Аникин, Лаборатория Касперского
Вайбкодинг и кодовые агенты стали базой, но вместе с ними пришли новые угрозы. Дмитрий разберет, как злоумышленники используют уязвимости агентов, какова реальная цена ошибки и какие атаки уже происходят. И главное – спикер расскажет, как выстроить защиту: от использования AI-файрволов до обучения сотрудников безопасному использованию агентов.
Почему ваша SOTA не в проде, или как мы внедряли нейроассесора. Владислав Чернышев, VK
Чем больше данных в поиске VK Видео, тем острее проблема. Размечать данные с помощью людей неэффективно ни по скорости, ни по стоимости, ни по масштабу. Решение — во внедрении VLM в процессы разметки. Владислав расскажет, как это делать без потерь в качестве: про критерии приемки, сравнение VLM-моделейи и внедрение новой схемы конвееризации сбора данных. В итоге — ускорение разметки в 2-3 раза и рост скорости экспериментов в поиске.
Опыт перехода от MaaS к self-hosted моделям: проблемы, боли, решения. Сергей Нотевский, Битрикс24
Более 15 AI-кейсов и миллионы запросов в месяц — и решение уйти с MaaS на собственную инфраструктуру. Сергей разберет реальные архитектурные вызовы при миграции и развенчает популярные мифы: почему выбор модели по популярности не работает, чем заявленный контекст отличается от эффективного и какие скрытые компромиссы прячутся за красивыми словами про гибридные решения. Также поговорим, когда переход действительно оправдан, а когда лучше остаться на MaaS.
Почему AI дёшев в MVP и дорог в проде: экономика GPU, TCO и ошибки инфраструктурных решений. Владислав Кирпинский, Selectel
По токенам MVP выглядит подъемно, но стоит выйти в прод, и экономика ломается. Владислав расскажет, почему GPU остается главным драйвером стоимости, что делать с быстрым устареванием оборудования и какие инфраструктурные ошибки обходятся дороже всего.
AI в разработке: как измерить реальную ценность, а не adoption. Анна Громова, Т-Банк
AI уже встроился в процессы разработки, но как понять, что он реально помогает, а не просто активно используется? Анна расскажет, как в Т-Банке разработали собственный фреймворк для оценки влияния AI на SDLC и какие классы метрик он включает. Еще поговорим о роли телеметрии для доказательства эффекта от AI и о трансформации метрик с переходом к агентным сценариям.
Также в Технотреке:
Наталья Зенкова, руководитель отдела машинного обучения в BIOCAD, расскажет про AI в разработке лекарств!
Ильдар Яппаров, бэкенд-разработчик направления AI Lab в hh.ru, поделится опытом применения LLM для скоринга резюме.
Артем Кузнецов, CTO/AI архитектор в HR Mosaic, покажет, как 12 AI-агентов строят AI-native SaaS.
Дмитрий Марчук, Team Lead в GenAI Unit, Just AI, расскажет про агентный AI в production.
А кроме докладов…
В Технотреке пройдет дискуссия «Дивный новый SDLC: с какой реальностью мы столкнулись, «ускорив» разработку» — поговорим к экспертами Т-Банк, Nexign, ВТБ и Dodo Engineering о том, как AI меняет процессы разработки на практике и где между обещаниями и реальностью оказывается пропасть.
До встречи 25-26 июня в Санкт-Петербурге или онлайн! Билеты — на сайте. Успевайте до повышения цен 15 июня!
Промокод на скидку 10%: CVS26sRbH
А всеми обновлениями и подробностями докладов мы делимся в Telegram-канале Conversations Club и в группе ВКонтакте!
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1041152/