Самое важное в ML не всегда помещается в статью Так считает Петя Ермаков, ML-бренд-директор в Яндексе. Он был на ICML и делает Data Dojo — попросили его поделиться инсайтами. Читайте ниже: ㅤ 🪃 Что сейчас происходит в ML? Наряду с гонкой за более крупными базовыми моделями всё заметнее системы, которые должны уметь надёжно рассуждать, действовать и адаптироваться в рамках заданного вычислительного бюджета. Среди заметных тем ICML 2026 — агентные системы, дообучение после базового обучения (post-training) и адаптация во время решения задачи (test-time learning). Отдельно обсуждают диффузионные языковые модели — пока скорее как исследовательское направление. ㅤ ▪️Зачем ML-cпециалистам встречаться вживую? Живые встречи помогают быстрее понять, кто уже решал похожую задачу и у кого спросить совета. Индустрия перестаёт быть абстрактной: видишь людей с похожими задачами, но разным опытом. Можно напрямую узнать, что у них не сработало, и найти тех, с кем стоит продолжить разговор. ㅤ 🪷 Как появился Data Dojo Проект Data Dojo вырос из ML-тренировок, которые начались в 2014 году: несколько студентов ШАД собирались и вместе решали задачи, в том числе с Kaggle. Ядром тренировок стали технические разборы сильных решений. Контент был продвинутым, но доступ не ограничивался только опытными участниками. С 2025 года проект стал частью Young Con: появились соревнования и fast track на ML-стажировку. При этом в программе остались технические доклады и разборы реальных задач. ㅤ ▪️Для кого сейчас Data Dojo Data Dojo подходит тем, кто уже знает основы ML и хочет двигаться дальше. Несколько уровней участия: базовые знания как входной билет, реальная задача как общий язык и возможность расти. Слушатель → тот, кто участвует в соревнованиях и решает задачи → автор решения → докладчик Встречаемся 9 сентября в Питере — приходи слушать, спрашивать и знакомиться: yandex.ru/yaintern/data-dojo