Программирование Роботов — разбор задач «квалификации» соревнования от МТС — немного кода, видео и геометрии

Отборочный этап "TrueTechChamp" завершился и можно поговорить о подходах к задачам. Здесь будут описаны наивные решения программиста, почти незнакомого с робототехникой, впрочем, зато по всем трем задачам - из чего автор делает вывод что узкоспециальные познания тут не требуются - это развлечение доступное, в общем-то, всем :) Задачи были такие: 1) проехать по известному "лабиринту" из двух комнат с фиксированными препятствиями, т.е. запрограммировать фиксированный маршрут - кое-кто бился над этим неделю и больше - но всё же решений около сотни; 2) проехать неизвестный лабиринт из стенок под прямыми углами - с этим справились вчетверо меньше команд; 3) проехать по змеевидной платформе, используя камеру глубины, и не упасть за край - мне известно примерно о двух с половиной решениях её. Сейчас подробно рассмотрим какие были сложности и как с ними можно справиться. И да, организационные проблемы преследовали мероприятие до последнего дня, но об этом уже немало сказано, в том числе в сильных выражениях :) В любом это вне "фокуса" данной статьи. Сосредоточимся на задачах! Погнали!

https://habr.com/ru/articles/958518/

#роботы #робототехника #программирование #соревнования #задачи

GigaMemory: научи ИИ «помнить всё» с AI Journey Contest 2025

Мы всё чаще делегируем ИИ-ассистентам рабочую рутину и бытовые вопросы. Но во взаимодействии с ними есть существенная проблема: модели не помнят пользователя . Между сессиями теряются имя, контекст работы, желаемые ограничения и предпочтения, значительно влияющие на то, что и как стоит ответить пользователю. В итоге диалог каждый раз начинается «с нуля», а ответы звучат усреднённо. Это снижает эффективность и по доверие: когда ассистент не помнит важное о вас, он превращается в поисковик с красивыми фразами. Мы в команде RnD для B2C SberAI хотим это исправить. Представляем вашему вниманию задачу GigaMemory: global memory for LLM. Мы предлагаем участникам построить долгосрочную персональную память для языковой модели — систему, которая хранит, обновляет и надёжно извлекает знания о конкретном пользователе . Привычки, предпочтения, ограничения и прочие факты о пользователе, которые могут пригодиться в дальнейшем общении. Цель — научить ИИ отвечать не «в среднем по больнице», а исходя из вашего реального контекста: от прошлых задач на работе до семейных дат и спортивных планов.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/957292/

#artificial_intelligence #natural_language_processing #большие_языковые_модели #хакатон #соревнования #хакатоны #машинное_обучение #память #gigachat

Четвёртый инженерный хакатон SoC Design Challenge: «Свидетели ошибок» из Аквариус — победители трека UVM верификации

С 18 по 20 апреля 2025 г. на площадке НИУ МИЭТ в Зеленограде прошёл четвертый инженерный хакатон SoC Design Challenge, организованный компанией YADRO совместно с Передовой инженерной школой «Средства проектирования и производства электронной компонентной базы» МИЭТ. Более 250 студентов очной формы обучения со всей России собрались, чтобы на практике решить задачи по проектированию и верификации систем на кристалле (SoC) на базе RISC‑V. В рамках треков «RTL проектирование», «UVM верификация», «Системная верификация СнК» и «Топологическое проектирование» участникам предстояло не только продемонстрировать знания цифровой и аналоговой схемотехники, но также и получить призы — FPGA платы и другие инженерные гаджеты. Все задачи формировались действующими специалистами отрасли и преподавателями МИЭТ, что делало соревнование максимально приближённым к реальным производственным кейсам. Команда студентов-сотрудников компании Аквариус, трое студентов 4‑го курса НИЯУ МИФИ (каф. 27) команда «Свидетели ошибок»: 1. Силкин Никита Романович 2. Скворцов Ярослав Максимович 3. Никонов Александр Андреевич За три дня напряжённой работы «Свидетели ошибок» набрали 76 баллов из максимальных 100 и уверенно опередили ближайших соперников на 28 баллов, заняв 1 место среди остальных команд в треке UVM верификации. Как команда готовилась и добилась победы Скворцов Я. М. Хакатон длился три дня с 9:00 до 20:00. Сначала мы подробно разработали верификационный план по спецификации устройства, определили ключевые функции и ошибки для проверки. После этого разделили обязанности: каждый взял часть тестового окружения и приступил к реализации. Регулярные обсуждения архитектурных решений позволили быстро интегрировать результаты и довести тестбенч до рабочего состояния. Локализация багов оказалась самой трудоёмкой частью: требовалось крайне внимательно и с пониманием просматривать результаты тестов. Благодаря эффективной коммуникации и сплочённой атмосфере команда справилась с этой задачей, и мы одержали победу.

https://habr.com/ru/companies/aquarius/articles/903996/

#Соревнования #Инженерный_хакатон #SoC_Design_Challenge #Проектирование_и_верификация_СнК

Обработать ночные снимки с телефона до уровня профессиональной камеры: челлендж в рамках воркшопа NTIRE 2025

Ночная фотография — одна из самых трудных областей обработки изображений. Сложные условия освещения, повышенные шумы и нестандартные цветовые переходы создают серьезные преграды для алгоритмов, ориентированных на дневной сценарий. Однако совместными усилиями теоретиков и практиков возможно создать методы, позволяющие даже для ночных снимков со смартфона поднять качество до уровня профессиональной камеры. Именно поэтому мы, команда исследователей из AIRI и ИППИ РАН, проводим в рамках воркшопа NTIRE при конференции CVPR 2025 «Night Photography Rendering Challenge 2025», в котором могут принять участие коллективы со всего мира, увлекающиеся наукой о данных и машинным обучением. Подробности — в тексте ниже.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/884176/

#фотография #челлендж #соревнования #обработка_изображений #обработка_фотографий

Задача Emotional FusionBrain 4.0: итоги и победители

Всем привет! На связи снова лаборатория FusionBrain! В сентябре мы анонсировали задачу Emotional FusionBrain 4.0, которая стало частью соревнования AI Journey Contest. Участникам предстояло разработать универсальную мультимодальную модель, которая учится понимать социальные взаимодействия людей по видео — другими словами, создать эмоциональный искусственный интеллект. Теперь пришла пора подводить итоги! Но начнём мы, конечно же, с описания задачи, чтобы уважаемые читатели оказались в едином контексте :)

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/864422/

#соревнования #artificial_intelligence #natural_language_processing #deeplearning #хакатоны #хакатон #сбер #большие_языковые_модели #мультимодальные_модели #мультимодальные_данные

Ипподром Скачки. Первые массовые соревнования на luanti сервере

https://peertube.minetestserver.ru/videos/watch/20664ab6-d55e-4111-bf47-b903cf47117d