News

🥇 Распределение золотых медалей по странам:
6 — Россия
3 — Казахстан, Польша, Индия, Вьетнам
2 — Сингапур
1 — Румыния, Япония, Швеция, Гонконг (Китай)

Как мне видится, этот успех показывает, что проведённая совместно DSMLKZ и CPFED Республиканская олимпиада по AI, а также последующие тренировочные сборы, действительно помогли команде выработать правильную интуицию для победы в олимпиадах такого уровня.

Отдельная благодарность:
• Нурдаулету Аханову (CPFed, DSML.KZ) и Адине Магавиной (CPFed) — за колоссальный организационный вклад
• Волонтёрам DSML.KZ: Ален Баев, Даниил Орёл, Асель Ермекова
• ну и некий Ануар Аймолдин тоже молодец

Источник: ioai-official.org

Прямо сейчас в завершилась церемония награждения самой масштабной Олимпиады по искусственному интеллекту IOAI 2025

Команда Казахстана была представлена на ней впервые и сразу же показала исключительные результаты! 7 медалей из которых 3 золотые

От лица Сообщества DSML.KZ искренне поздравляем наших чемпионов и желаем еще больше побед в мире искусственного интеллекта!

Gold medals
Kassymkan Zhanibek
Kanabek Abu
Issatay Sultanbi

Silver medals
Aushakhman Talim

Bronze Medals
Shakurov Timur
Beketov Dauzhan
Sary Sultanbek

Honorable mention
Yerdenov Batyr

Также хочу выразить отдельную благодарность всем кто приложил руку к подготовке нашей сборной к этому успеху:
- федерация спортивного программирования CPFED за колоссальный организационный контрибьюшен
- волонтеры из DSML.KZ кто помог организовать отбор и подготовку

На этом семинаре мы поговорим про — Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion (https://arxiv.org/pdf/2303.04137v4)

В работе представлен метод Diffusion Policy — новый способ генерации поведения робота, где визуомоторная политика моделируется как условный denoising diffusion процесс. Метод стабильно превосходит существующие, в среднем на 46.9%. Модель обучается градиенту функции плотности действий и во время инференса оптимизирует поведение через стохастическую динамику Ланжевена. Метод хорошо работает с многомодальными распределениями и высокоразмерными действиями, обеспечивая стабильное обучение. Ключевые технические решения: контроль с убывающим горизонтом, визуальная привязка и трансформер для временных рядов. Работа открывает путь к новым подходам обучения политик на базе диффузионных моделей.

• Суббота, 9 августа, 11:00 KZ Time
• Добавить в календарь
• Google Meet
• Speaker: James Yamazaki
• Host: Yelaman Abdullin