Первая сцена

Открытие

📌 10:00 — Следующая эра ИИ: ключевые направления развития
Максим Еременко, Вице-президент - директор Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения

10:30 — Тренды и вызовы в image и video gen
Денис Димитров, Founder and author of Kandinsky models, ex-lead of the FusionBrain project, Forbes «30 under 30» winner, Head of Kandinsky Lab

Секция Gen AI

11:30 — KVAE 2.0: токенизаторы как основа диффузионного синтеза медиа
Денис Пархоменко, к.ф.-м.н., исполнительный директор, Управление базовых моделей Kandinsky, Сбер
12:00 — GigaChat Pretrain и RL: наш путь покорения гигантского MoE
Евгений Косарев, Head Of ML, Text, Сбер
12:30 — Неочевидные проблемы обучения LLM с помощью Online RL
Александр Прошунин, Teamlead Online RL, Сбер

📌 13:00 — Перерыв

Секция NextGen AI

13:10 — Мир ИИ после LLM: каким будет следующее поколение больших моделей?
Сергей Марков, директор по развитию технологий ИИ, Сбер
13:55 — Опасности “вайбкодинга” тестов: как не надо делать бенчмарки
Алена Феногенова, Исполнительный директор, Сбер
14:25 — Как выращивать UI-агента в тепличных условиях - генерируем данные в компьютерных средах
Дмитрий Балиев, главный эксперт по технологиям, Сбер

📌 14:55 — Перерыв

Секция Agents in Action

15:20 — Harness: новый подход к созданию AI-агентов
Константин Крестников, управляющий директор, Сбер
15:45 — Универсальные автономные агенты - наш опыт в Сбере
Эмиль Фролов, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
16:10 — Text2Agent: как мы строим рабочие workflow в low-code по текстовому описанию задачи
Дмитрий Парпулов, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
16:35 — Agentic SDLC: как мы строим мультиагента для понимания данных
Дмитрий Антипов, руководитель разработки AI-продуктов, АБТ
17:00 — Подходы к оценке блока размышления моделей
Илья Осин, ведущий инженер по разработке, Сбер
17:25 — RAG под капотом: как качество поиска определяет интеллект ИИ-агента
Сергей Карпович, CDS портала Рамблер

Секция Mathematics & ML 

17:50 — Оптимальные методы распределенной оптимизации с учетом пропускной способности
Александр Тюрин, кандидат компьютерных наук, руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении», Институт AIRI, научный сотрудник Skoltech
18:15 — CayleyPy: from Rubik's cube to AdS/CFT holographies
Марк Обозов, T-Bank RnD, PyTorch Team
18:40 — Применение теории электростатики для генеративного ИИ
Александр Колесов, научный сотрудник группы "Основы генеративного ИИ", Институт AIRI
19:05 — Multi-token prediction with probabilistic circuits
Артём Башарин, младший научный сотрудник группы "Вычислительный интеллект", Институт AIRI, научный сотрудник Skoltech
19:30 — Тренды математики в ML на 2026 год
Мария Рубаненко, Fintech AI, МФТИ, Math&ML School, Tech lead DS

Вторая сцена

📌10:00 — открытие на главной сцене

Секция Physical AI

10:30 — Physical AI Harness for Humanoid Robots 
Иван Сосин, исполнительный директор, Сбер
10:55 — Навигация интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцены
Татьяна Земскова, научный сотрудник группы "Воплощенные агенты" Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта, Институт AIRI, научный сотрудник МФТИ
11:20 — Как реконструировать огромные помещения, и находить себя в них круче SOTA, и воспользоваться Цукербергом
Владислав Голощапов, independent scientist
11:45 — Запомнить, чтобы вспомнить: как мы строим и используем память робота
Екатерина Деревянка, исполнительный директор, Сбер
12:10 — Multi-View Segment Correspondences from Dense Geometry Priors
Денис Фатыхов, Сколтех
12:35 — Green-VLA: A Universal Recipe for Pretraining Generalist Robot Policies
Полина Федотова, исполнительный директор, Сбер

📌 13:00 — Перерыв

Секция GenCV (part I)

13:10 — Kandinsky 6.0 Video: новая модель генерации видео с синхронным аудио
Владимир Корвяков, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
13:35 — Виртуальные аватары: как мы сделали Kandinsky Speech-to-Video
Никита Самсонов, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
14:00 — Как мы задистиллировали модель генерации видео и превзошли учителя
Лев Новицкий, руководитель направления по исследованию данных, Сбер
14:25 — Kandinsky in production. Особенности национальной адаптации и интеграции Gen CV моделей
Юрий Колабушин, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер

📌 14:55 — Перерыв

Секция GenCV (part II)

15:20 — Суперразрешение в эпоху diffusion-моделей: как и зачем?
Григорий Алексеенко, руководитель направления, Сбер
15:45 — Calibri — эффективная калибровка Diffusion Transformers для более качественной и быстрой генерации изображений
Константин Соболев, руководитель группы «Генеративный ИИ для видео» Лаборатории FusionBrain, Институт AIRI
16:10 — T-LoRA: дообучение диффузионной модели по одному изображению без переобучения
Вера Соболева, научный сотрудник группы "Контролируемый Генеративный ИИ" Лаборатории FusionBrain, Институт AIRI
16:35 — Low-latency block diffusion speculative decoding (Dflash)
Станислав Илюшин, старший инженер, Huawei 
17:00 — Human-in-the-Loop Data Collection: Опыт Kandinsky
Денис Крживокольский, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Юлия Агафонова, ведущий исследователь данных, Сбер
17:25 — Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду
Арсен Кужамуратов, младший научный сотрудник группы «Генеративный ИИ для видео» Лаборатории FusionBrain, Институт AIRI
17:50 — Автоматизация выбора LoRA адаптера с помощью VLM-as-a-judge
Игорь Гончаренко, лидер кластера RnD, Маркетинг AI, Сбер
18:10 — ИИ в pipeline анимационной студии
Анна Морякова, директор производства , Союзмультфильм

Секция LLM Inference

18:30 — Как мы ускоряли агента на LLM GigaChat
Дмитрий Ткачук, senior DS в маркетинг AI, Сбер
18:50 — LLM Inference: inter-model vs runtime vs system design optimizations
Дмитрий Барсуков, старший исследователь-разработчик, Group of Efficient Runtime and Inference, T-Bank