Зустрілися у Львові на Align, Forget, Repeat Meetup — технічному мітапі про поведінку та памʼять великих мовних моделей 🔥

Разом із Марією Королюк, [Research Fellow у LASR Labs], та Вікторією Маковською, [Research Engineer у Lapa LLM і PhD-дослідницею УКУ], говорили про те, як формується поведінка LLM, чому alignment не виникає автоматично та як дослідники працюють із внутрішньою структурою моделей, щоб робити їх безпечнішими й керованішими.

Дякуємо Марії та Вікторії за експертизу й відкриту розмову, а всім, хто долучився, — за цікаві дискусії та запитання.

Data Science School 2026 — done 🔥

Цього року до школи долучилися 27 учасників із Києва, Львова, Харкова, Тернополя, Дрогобича, Івано-Франківська та Чернівців. Разом вони представляли понад 10 закладів освіти — від Львівської політехніки, КПІ та ХПІ до KSE, УКУ й навіть University of Pennsylvania.

Усі прийшли з різними цілями: хтось хотів краще зрозуміти Data Science, хтось — попрацювати над власними проєктами, підготувати портфоліо, прокачати практичні навички або знайти однодумців. Віримо, що за цей тиждень кожен став трохи ближчим до своєї мети.

Підбиваємо підсумки Handwritten to Data — AI-челенджу, який об'єднав понад 870 учасників з України, Японії та інших країн, 198 команд і більше 6800 сабмітів на Kaggle навколо однієї задачі: навчити AI якісно розпізнавати український рукописний текст.

Переможцями стали:
🥇 Перше місце — Костянтин Загорулько [Data Scientist, Мрія] та Олександр Дуднєв [Data Scientist].
🥈 Друге місце — Дмитро Коваленко [Senior ML Engineer, Jaroona].
🥉 Третє місце — Тецуя Фудзімура [Product Manager в Pluszero], учасник з Японії, який вирішив передати свій грошовий приз на підтримку України.

Найважливіше, що рішення команди-переможниці не залишиться лише конкурсним прототипом. Надалі його будуть впроваджувати у державні сервіси: для оновлення моделі розпінавання у єДозвіл, оцифрування архівів разом із Дрежархівом, автоматичної перевірки домашніх завдань та судових справ.

UN Women AI School — практична освітня програма для жінок, які хочуть зрозуміти, як працює штучний інтелект, і навчитися використовувати AI у своїй роботі, проєктах та повсякденних задачах. Програма поєднує онлайн-навчання, AI Labs і роботу над реальними кейсами під менторством експертів індустрії.

Підвели підсумки Deep Tech Accelerator: Hardware Edition — і презентували результати на Demo Day.

Команди показали, як виглядає їхній шлях за ці місяці: що вони побудували, як змінилися їхні продукти і як мислять тепер. А на експозоні показали, як їхні стартапи працюють наживо.

Переможці — Tech Novator, стартап, який будує технологію бездротової передачі енергії для одночасної зарядки пристроїв на відстані та в русі. Команда отримала $10 000 на розвиток продукту.