«Иннокод» — импортонезависимый ИИ-ассистент. Эта платформа вайбкодинга позволила встроить передовой ИИ в каждый этап жизненного цикла разработки софта внутри ИТ-холдинга Т1.

Она помогает специалистам разрабатывать код, проверять, документировать, тестировать, внедрять, генерировать подходы к решению задач.

Сейчас платформу используют около 8 тыс. пользователей в ИТ-холдинге «Т1». Общая скорость разработки выросла на 20%, а количество критических багов на этапе тестирования упало на 25%.

ABsalute — платформа А/Б-тестирования, на которой проходит А/Б-тестирование цифровых продуктов торговых сетей «Пятерочка», «Перекресток» и «Чижик».

ABsalute помогает ритейл-бизнесу развиваться в части онлайн-продаж, покрывая полный цикл экспериментов. Благодаря платформе на 230% выросло количество А/Б-экспериментов, а скорость проведения тестов повысилась в 4 раза. Аналитики теперь тратят на каждый эксперимент в 4 раза меньше времени.

«Ави» — это ИИ-ассистент для покупателей, который показывает подходящие варианты товаров и услуг.

«Ави Pro» — ИИ-ассистент для профессиональных продавцов, интегрированный с инструментами статистики, который дает персонализированные консультации.

Под капотом у обоих — модель A-Vibe (Эй-вайб), разработанная «Авито» на базе открытой архитектуры Qwen-3 (Квен-3) и обученная на 10 терабайтах данных электронной коммерции, включая массивы «Авито». В 2025 г. ИИ-продукты принесли «Авито» 1 млрд руб. дополнительной выручки.

«AI химик» — это промышленный ИИ-ассистент, который в режиме реального времени отслеживает ключевые технологические параметры, оптимизирует производственные процессы, а также помогает снижать расход сырья, энергии и повышать качество готового продукта. Проект помог сократить время простоя оборудования и поднять уровень промышленной безопасности.

«Беспилотный трамвай» — система автономного управления для городских трамваев, которая использует технологии искусственного интеллекта, сенсорики и связи для безопасного движения по городским маршрутам без водителя. С сентября 2025 г. на столичном беспилотном трамвае проехали более 60 тыс. пассажиров. Трамвай не допускал нарушений ПДД и строго соблюдал расписание. К концу 2026 г. в Москве будут эксплуатироваться уже 15 беспилотных трамваев. К 2030 году планируется оснастить беспилотными технологиями две трети трамвайного парка столицы.

Программа повышения квалификации в области ИИ для преподавателей вузов является бесплатной, но отбор происходит на конкурсной основе. Преподаватели изучают теорию и учатся внедрять ИИ-инструменты в образовательные программы. Двухмесячная программа охватывает спектр от базовых инструментов ИИ до технологий генеративных нейросетей и рекомендательных систем и завершается защитой реального проекта в Санкт-Петербурге. За 2 года получено свыше 3,5 тыс. заявок на обучение из более чем 50 городов, свыше 320 преподавателей прошли обучение. 60 итоговых проектов уже внедрены в образовательный процесс.

Открытый курс по машинному обучению girafe-ai непрерывно дорабатывается и преподается с 2019 года. Все материалы доступны на «Гитхабе» по открытой лицензии MIT. Методические материалы дополняют записи лекций и семинаров, а также домашние задания с автоматической проверкой. На основе материалов проводятся курсы МФТИ, «Яндекса», ВМК МГУ, ИТМО, которые в совокупности прошли свыше 5 тысяч слушателей.

«КардиоЖизнь» — это технология организации генетического тестирования и обработки данных с применением искусственного интеллекта для задач диагностики и оценки риска развития сердечно-сосудистых заболеваний, обусловленных генетическими изменениями.

Генетический тест «КардиоЖизнь» представляет собой исследование более 900 генов, ассоциированных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Возможно генетическое тестирование наборов генов, ассоциированных с конкретными нозологиями. Решение внедрено в 2025 г. в генетических компаниях «Эвоген».

Проект «DeepFake-детекция» улучшает процессы онлайн-идентификации для финансовых организаций и борьбы с фродом и мошенниками.

Решение внедрили в 15 организаций из 5 стран, автоматизация процесса сократила время обработки заявок до 90 сек., а показатель одобрения заявок вырос на 55% и более.

Сервис также позволил предотвратить 60% попыток мошенничества, связанных с дропперами, благодаря скоринговой системе.

«Yandex AI Studio»— платформа для разработки ИИ-агентов и приложений, на которой создать своего ИИ-агента можно без навыков в машинном обучении и умения писать код. Сейчас у платформы более 40 тыс. клиентов, ее использует четверть крупнейших компаний России. Пользователям платформы доступны более 30 генеративных моделей и опенсорсные нейросети. Компании запускают на платформе более 200 агентских решений в день.

Платформа Inventorus дает ученым, исследователям и инженерам возможность интеллектуального поиска и анализа научно-технической информации, заменяя зарубежные ресурсы. Хранилище постоянно обновляется и включает в себя более 500 млн объектов из 270 тысяч журналов и 20 мировых патентных ведомств. Эта российская разработка мирового уровня повышает эффективность НИОКР на 70%, и на 30% ускоряет коммерциализацию технологических проектов. На сегодняшний день платформу применяют 380 вузов страны, научно-исследовательские институты и такие крупные организации как «Росатом», «Ростех», «Евраз», НЛМК и многие другие.

За содействие и поддержку в разработке инновационных сервисов ИИ и помощь в организации публичных мероприятий по тематике ИИ

За значительный вклад в успешную реализацию совместных проектов по внедрению технологий ИИ, проведение образовательных программ в сфере ИИ для сотрудников банка и «Т1», сотрудничество по созданию нового совместного проекта по ИИ в Китае и всестороннее содействие в организации публичных мероприятий.

Александр Колесов, инженер-исследователь AIRI, Сколтех получил награду победителя за серию работ по разработке генеративной модели на основе теории электростатики.

Татьяна Земскова, научный сотрудник команды «Воплощенные агенты» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI, аспирант кафедры фундаментальных методов искусственного интеллекта МФТИ награждена за серию работ по 3D-восприятию сцен для роботов.

Дмитрий Шопхоев, разработчик-исследователь MWS AI награжден за статью о компрессии LLM «ReplaceMe: Network Simplification via Depth Pruning and Transformer Block Linearization».