Trust & Safety AI Meetup

— Сложности задач видеоаналитики в реальных условиях

— Self-supervised обучение (VideoMAE) для создания универсальных представлений 
с использованием визуальных и темпоральных признаков

— Zero-shot подходы и мультимодальные модели как альтернатива разметке

— Как обработать десятки тысяч уязвимостей 
и не умереть? Стандартные инструменты автоматизации снимают часть рутины, но все еще остается задача по принятию решений, которую не доверить машине. Если только это 
не обученная машина. В докладе расскажем, 
как нам на помощь мы призвали LLM. 

— Какие данные подготовить для обучения? 
Как построить архитектуру модели и что делать, 
если она вдруг начнет вам перечить и выдавать ложноположительный результат после цикла проверки? Разберем все этапы от подготовки 
до тестирования и внедрения.

The Bitter Lesson говорит нам, что любые хитроумные эвристики и встраиваемые человеком знания дают выигрыш лишь в краткосрочной перспективе, тогда как обобщенные методы побеждают в долгосрочной. Обсудим, как это выражается на практике в российском IT.

Участники:

— Александр Калашников, Руководитель кластера безопасности бэкофиса RWB (Wildberries & Russ)

— Анастасия Рысьмятова, Руководитель разработки больших языковых моделей Avito

— Павел Северилов, Лектор и автор курса Deep Learning in Audio в AI Masters и ФПМИ МФТИ