Все в ШАД!

🚀 Статья выпускника принята на Interspeech 2026 Статья Dialogs: a studio-quality expressive conversational Russian speech corpus for dialog assistants 🎓 Ильи Латышева и Ильи Шигабеева принята на Interspeech 2026. Поздравляем! 🎉🎉🎉 Авторы собрали открытый студийный корпус выразительной русской разговорной речи для обучения и файнтюна моделей синтеза речи. В датасете — 20 часов записей, 3 профессиональных диктора-актёра, разные эмоции и разговорные стили. Одна из ключевых особенностей корпуса — формат записи. Актёры не произносили реплики поодиночке в изоляции, а сидели напротив друг друга и разыгрывали диалоги, видя мимику, жесты и реакцию собеседника. Даже при заранее подготовленном тексте это делает речь заметно более естественной и живой — что особенно важно для диалоговых ассистентов. Работа над таким корпусом оказалась не только исследовательской, но и организационной задачей: нужно было следить за микрофонами, аудиоцепочкой, расстоянием до микрофона, шумом, акустикой помещения и настройками записи. Именно такие детали в итоге сильно влияют на качество речевых данных. В статье авторы также показывают результаты обучения TTS-моделей и субъективную оценку качества для разных разговорных стилей. 📄 Статья на arXiv 🤗 Hugging Face: статья, датасет, 🎤 демо Поздравляем авторов с публикацией и желаем новых сильных работ! Ваш ШАД 🎓 #наукашад

В основном в ШАД идут за знаниями, и это правда. Но за два года обучения появляется кое-что ещё — навыки, которые остаются с вами надолго ⬇️ 1️⃣ Умение задавать вопросы Не бояться чего-то не знать и вовремя просить помощи. 2️⃣ Умение читать научные статьи Находить главное, разбираться в сложных идеях и не теряться в новой информации. 3️⃣ Умение объяснять свои решения Не просто получить правильный ответ, а донести до других, почему он именно такой. 4️⃣ Умение работать в команде Обсуждать идеи, спорить, договариваться и вместе двигаться к результату. 5️⃣ Умение быстро разбираться в новом Потому что технологии постоянно меняются, и это становится одним из самых важных навыков. Здесь учатся не только конкретным инструментам, но и подходу, который остаётся с вами независимо от того, чем вы будете заниматься дальше 😀 Ваш ШАД 🎓

⚡ Поздравляем с победой сборную школьников на IOAI 2026 Российские школьники на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту (IOAI) в Астане завоевали семь золотых и одну бронзовую медаль. Поздравляем! 🎉🎉🎉 Отдельно хотим поздравить с золотой медалью 🥇 Кирилла Лабзина — участника научно-практического интенсива по воспроизведению современных научных результатов Школы анализа данных в Университете «Сириус». — Кирилл, привет! Поздравляем с крутейшим результатом 🥇🎉 — Спасибо большое! — У нас сейчас идёт отбор на новый интенсив по разбору экспериментов из статей. Расскажи, помогает ли формат таких интенсивов в подготовке? — Да, думаю, что помогает. Интенсив позволяет глубже погрузиться в какую-то область, изучить её, что помогает при решении задач. Ну и сама работа с самостоятельным воспроизведением научных результатов может помочь с быстрой реализацией собственных идей во время соревнования без ошибок. В 2026 интенсив пройдет с 5 по 16 октября в Университете «Сириус». Вместе с менторами из Яндекса и ведущих российских вузов участники будут работать над реальными исследованиями: проводить эксперименты, проверять гипотезы, тестировать собственные идеи и искать способы улучшить существующие решения. Среди направлений — Physical AI, генеративный ИИ, LLM и рекомендательные системы. Подать заявку на интенсив можно до 13 августа 📅 P.S. В прошлом году Кирилл участвовал в интенсиве как студент экспериментального ИТ-специалитета Университета Сириус, обучаясь на программе высшего образования, он по сути был 11-классником 🚀, что позволило ему быть включенным в сборную России на международную олимпиаду по ИИ. Ваш 🖥🖥🖥

Продолжаем рассказывать о научных работах студентов и выпускников 🎓 Сегодня — о работе, которая помогает лучше понять ограничения современных методов сжатия больших языковых моделей: «Rethinking the Role of Tensor Decompositions in Post-Training LLM Compression». Среди авторов — студент ШАДа Максим Крутиков и руководитель BRAIn Lab Александр Безносиков. Работа посвящена post-training compression — сжатию уже обученных LLM, которое позволяет запускать большие модели при ограниченных вычислительных ресурсах. Авторы исследовали один из популярных подходов — тензорные разложения. Они позволяют компактнее представлять веса Transformer-моделей, но до сих пор было не до конца понятно, насколько хорошо этот метод работает для современных LLM. Исследование показало, что тензоризация масштабируется не так эффективно, как ожидалось. Причина в том, что большие языковые модели учатся очень неоднородным представлениям, а тензорные разложения предполагают наличие общих подпространств. Именно это фундаментальное различие и ограничивает применение метода. Если хотите подробнее разобраться, почему тензорные разложения не всегда работают так, как ожидается, — рекомендуем заглянуть в статью. Ваш ШАД 🎓 #наукашад

⚡ Подведены итоги International Mathematics Competition 2026 — одной из крупнейших международных студенческих олимпиад по математике. В числе сильнейших команд этого года — СПбГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, НГУ и БГУ. Среди шадовцев самый высокий результат показал Борис Червоненкис, студент 2 курса, занявший 13-е место. Поздравляем 🏆 Остальные результаты смотрите по ссылке 🥇 Каждый год мы с особым вниманием следим за результатами IMC. Нам приятно видеть, как шадовцы добиваются высоких результатов на международной олимпиаде и входят в число сильнейших молодых математиков мира. Поздравляем всех участников с заслуженными результатами! Пусть впереди будет ещё больше красивых задач, интересных соревнований и больших побед. Ваш ШАД 🎓

🎧 Как устроен ШАД изнутри? Анжелика Пуминова, куратор ШАДа в Новосибирске, и Наташа Баданина, академический руководитель ML-направления в ШАДе, стали гостями нового выпуска подкаста Linkmeup и рассказали, чем живёт Школа анализа данных сегодня. В выпуске — про поступление, учёбу, новые направления, поездки на международные конференции, применение ИИ в обучении и многое другое. Если давно хотели разобраться, что такое ШАД и чем он отличается от других образовательных программ, — обязательно загляните в выпуск. ➡️ YouTube | Яндекс Музыка Ваш ШАД 🎓 #командашад

Митап про главные тренды в ML за прошедшие полгода Недавно мы встречались, чтобы обсудить прошедшую ICML 2026. Тем, у кого не получилось попасть на встречу, и тем, кто хотел бы обсудить и другие крупнейшие конференции по машинному обучению, предлагаем собраться на ML Global Recap’H1 2026 — событии, где руководители разных команд Яндекса расскажут самое важное с ICML, и не только за последние полгода. 🔵Артём Бабенко, руководитель Yandex Research, выпускник ШАД 2011, расскажет про tabular DL 🔵Дмитрий Мокеев, руководитель группы качества претрейна Alice AI в Яндекс Поиске, выпускник ШАД 2023, сделает обзор трендов и вызовов в ризонинге 🔵Иван Дёгтев, руководитель аналитики Alice AI LLM в Яндекс R&D, поговорит о новых способах и стандартах оценки качества моделей 🔵Андрей Бежин, руководитель службы ML-инфраструктуры в Яндекс R&D, расскажет об оптимизации LLM-инференса Помимо докладов, будет много нетворкинга, дискуссии с инженерами из разных команд Яндекса и обмен практическим опытом. ML Global Recap’H1 2026 пройдёт 13 августа в 19:00 в Москве и онлайн. Регистрируйтесь по ссылке!

Всем привет 🖖 Сегодня в фокусе — курс «Генеративные модели в компьютерном зрении». На выпускном ШАДа он получил награду как лучший новый курс 2026 года 🥇 📌 Это продвинутый курс о современных зренческих генеративных моделях. Основной фокус — диффузионные модели, их производные, современные архитектуры и методы эффективного обучения и сэмплирования. Курс нацелен на то, чтобы рассказать о подходах, которые сейчас активно разрабатываются в research- и R&D-командах, и дать возможность потрогать современные модели и методы на практике. Курс подойдет тем, кто уже знаком с базовыми генеративными моделями и хочет перейти от базовых постановок к современным research- и production-подходам. Программа курса:  • Introduction to Diffusion Models — Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) & Denoising Score Matching (DSM)  Слайды | Лекция | Семинар • Continuous Diffusion Models — Probability Flow ODE and SDE formulations | Слайды | Лекция • Flow Matching and its connection to diffusion models Слайды | Лекция • Efficient PF-ODE/SDE Solvers — Euler methods, DDIM, and DPM-Solver Слайды | Лекция • Diffusion Models in Practice — diffusion spaces, recent architectures, design choices, training & sampling techniques Слайды | Лекция | Семина • Flow Map Models — learnable PF-ODE integrators for faster sampling (Consistency Models, MeanFlow) Слайды | Лекция | Дополнительные материалы • Distribution Matching for few-step generators (DMD, ADD, SwD, Drifting Models) Слайды | Лекция • Autoregressive Visual Generation — discrete tokenizers VQ-VAE/VQ-GAN, scale-wise models (VAR, Switti), continuous AR (MAR), diffusion as AR Слайды | Лекция • Video Generation — architectures, challenges, and AR video diffusion models Слайды | Лекция | Семинар • Efficient Diffusion Models — model-level optimizations (caching, sparse attention, quantization, …) Слайды | Лекция • Multimodal Generative Models — architectures, training setups, and conditioning in diffusion (ControlNet, IP-Adapter) Слайды | Лекция • 3D Generative Models — intro to 3D modeling and multi-view diffusion models Слайды | Лекция Курс подготовил и ведёт Дмитрий Баранчук, руководитель GenAI группы в Yandex Research и преподаватель ШАД, вместе с командой крутых исследователей, которые уже много лет работают в этой области, пишут статьи и развивают продуктовые диффузионные модели в R&D. У курса есть открытый 🖥 GitHub-репозиторий. Там можно найти слайды, записи лекций и семинаров, и домашние задания. Очень советуем заглянуть всем, кто хочет глубже погрузиться в генеративные модели, ну и поддержать команду курса звёздочками ⭐️ Ваш ШАД 🎓 #курсышад #GenAI

💬Как проходят крупнейшие мировые конференции по машинному обучению? Об этом мы попросили рассказать Катю Мамонтову — ML Brand Lead в Яндексе и преподавателя ФКН НИУ ВШЭ. Катя побывала на конференции ICML в Сеуле, где исследователи из Yandex Research, ШАДа и ФКН НИУ ВШЭ представляли свои научные работы, общались с коллегами со всего мира и узнавали, какие технологии сегодня определяют развитие машинного обучения. Смотрите, как это было ⚡️

Мы уже рассказывали о работах преподавателей и выпускников ШАДа на ICML 2026, делились победой на воркшопе и даже провели встречу, где обсудили главные итоги конференции. А теперь можно заглянуть за кулисы и посмотреть, какой ICML увидели сами участники. В видео Катя Мамонтова, ML Brand Lead в Яндексе и преподаватель ФКН ВШЭ, показывает атмосферу конференции, где исследователи Yandex Research, ШАДа и ФКН представляли свои работы, обсуждали исследования и знакомились с коллегами со всего мира. Делимся её впечатлениями ⬇️

День рождения ШАДа — три дня, наполненные людьми, идеями и разговорами 💙 Именно таким получилось 19-летие ШАДа. За три дня мы успели исследовать Санкт-Петербург, обсудить будущее Школы и просто провести время вместе. ➡️ День 1 Начали праздник со знакомства с Петербургом: посетили экскурсии, а вечером встретились на мюзикле. После программы многие продолжили общение уже в неформальной обстановке. ➡️ День 2 Провели день в ШАДе: обсуждали, какой Школа является сегодня и какой станет завтра, слушали лекции, делились опытом, играли, отмечали день рождения и просто много общались. ➡️ День 3 Встретил нас в Пискарёвском парке. Кто-то пробежал дистанцию, кто-то пришёл поддержать участников, а затем все собрались на пикнике, чтобы спокойно завершить этот насыщенный праздник. Спасибо каждому, кто приехал, выступал, модерировал, помогал с организацией, делился историями и просто был рядом. 19-летие стало хорошей подготовкой к юбилею. До встречи на 20-летии ШАДа 🎓

Лайнап Y&&Y: три вечера в Яндексе Встречаем новый сезон тремя карьерными событиями в Яндексе: ➡️ 14 августа — КАРЬЕРА Ярмарка вакансий: более 20 команд Яндекса, общение с нанимающими менеджерами и секретный хедлайнер ➡️ 21 августа — КОМЬЮНИТИ Нетворк со стажёрами и студентами Летних школ, музгруппы из Яндекса и секретный хедлайнер ➡️ 28 августа — ВПЕЧАТЛЕНИЯ Выпускной Летних школ, Летнего кампуса ML-Академии, день стажёра и секретный хедлайнер Каждый вечер — призы, общение и музыкальные хедлайнеры. Как попасть? Подай заявку, выбери в форме один или несколько ивентов — по итогам отбора получишь приглашение на один из них. Количество мест ограничено. Знакомься с Яндексом, находи новые знакомства и закрывай лето Y&&Y ярко. Регистрируйся по ссылке

Проверьте результаты IT-исследований на практике! С 5 по 16 октября ШАД и Университет «Сириус» проведут научный интенсив для тех, кто хочет попробовать себя в настоящей исследовательской работе. Вместе с менторами из Яндекса и ведущих российских вузов участники будут работать над реальными исследованиями: проводить эксперименты, проверять гипотезы, тестировать собственные идеи и искать способы улучшить существующие решения. ✅ Среди направлений: Physical AI, генеративный ИИ, LLM и рекомендательные системы. В программе также будут лекции, обучение моделей и работа в Yandex DataSphere. Если интересно, как современная наука помогает двигать IT вперёд, — это отличная возможность получить реальный исследовательский опыт. Ждём ваших заявок до 13 августа! #наукашад

Всем привет 🖖 Многим из вас уже пришли результаты отбора в ШАД. Это был огромный путь длиной в полгода, а с учетом вашей подготовки — он ещё больше. Поздравляем каждого с завершением отбора. Если вы поступили — увидимся в сентябре. Если нет — ждём вас на наборе 2027. Если результаты не пришли до конца дня, проверьте папки: спам, рассылки, промоакции. Если письма нет, напишите об этом в поддержку — education.sup@yandex.ru Ваш ШАД 🎓

В Yandex Cloud вышла статья о том, чем занимаются ML-специалисты и почему сегодня это одна из самых многогранных профессий в IT 😮 ML — это гораздо больше, чем просто обучение моделей. Такие специалисты работают на стыке нескольких областей: анализируют данные, строят ML-решения, помогают внедрять их в реальные продукты, работают с инфраструктурой и постоянно взаимодействуют с другими командами. По этой причине обучение в ШАДе не ограничивается одним набором инструментов. Здесь нужно одновременно развивать математическую базу, программирование, инженерное мышление и отрабатывать это на практике. Если вы только выбираете свой путь в машинном обучении, рекомендуем прочитать статью. Она хорошо показывает, насколько разнообразной может быть работа в ML и почему сегодня востребованы специалисты, которые умеют не только обучать модели, но и превращать их в работающие продукты. ➡️ «От сырых данных до готового решения: как устроена работа ML-специалистов в Yandex Cloud» Ваш ШАД 🎓

Ровно 19 лет назад был объявлен первый набор в ШАД! С днем рождения 🥳

Channel photo updated