Сбер открыл регистрацию на международное онлайн-соревнование по искусственному интеллекту AI Journey Contest 2026. Призовой фонд в этом году превышает 10 млн рублей, приём решений продлится до 20 октября 2026 года включительно. Участникам предстоит выбрать одну из пяти практических задач на платформе GitVerse AI Cup — от детекции галлюцинаций в ответах LLM до диагностики координации в мультиагентных роях. Участвовать можно бесплатно, индивидуально или в команде из 2–4 человек.

!image:format(jpg)/YXJ0aWNsZXMvaW1hZ2UvMjAyNi84L2xvcmktMDA1MDUxOTI2NC1iaWd3d3dfTUZ6MDJJai5qcGc.jpg)

image

Что произошло

Соревнование пройдёт в онлайн-формате, а задачи для него подготовила команда Sber AI совместно с партнёром соревнования — облачным провайдером Cloud.ru. Трек Guardian of Truth посвящён детекции галлюцинаций в ответах больших языковых моделей. Green Challenge требует построить модель управления гуманоидным роботом в рамках направления Physical AI и VLA. В задаче 3D DIT Distillation нужно ускорить 3D-генератор Kandinsky 3D за счёт дистилляции диффузионной модели. Vision-Action Data Factory предполагает генерацию обучающих данных для дообучения робототехнической модели SmolVLA, а Coordination Referee — создание модели-арбитра, которая диагностирует качество координации в мультиагентных роях. По каждому треку на GitVerse AI Cup открыты публичные датасеты и лидерборды, к участию допускаются участники старше 18 лет, а награждение победителей состоится на конференции AI Journey в Москве.

Контекст

Сам выбор треков работает как сигнал: организатор публично фиксирует пять направлений, которые считает фронтиром агентных и робототехнических систем. Две задачи из пяти связаны с VLA-моделями и Physical AI, причём одна целиком посвящена генерации данных для SmolVLA — это косвенно указывает, что узкое место робототехнических моделей организаторы видят в обучающих данных, а не только в архитектуре. Guardian of Truth и Coordination Referee относятся к методологии оценки: детектор галлюцинаций и арбитр координации сами являются моделями и потому могут становиться источником ошибок, поэтому итог таких задач зависит от устройства эталонных меток и отложенных тест-сетов. Трек 3D DIT Distillation лежит в области инференс-инжиниринга: дистилляция диффузионной модели традиционно означает компромисс между скоростью и качеством генерации.

Почему это важно для индустрии

Для индустрии конкурс ценен прежде всего как публичный бенчмарк: датасеты и лидерборды GitVerse AI Cup дают сопоставимую внешнюю проверку для детекторов галлюцинаций, мультиагентных арбитров, ускоренных 3D-генераторов и пайплайнов синтетических данных. Пять треков фактически описывают востребованные продуктовые компоненты — фильтр галлюцинаций для LLM-ответов, арбитр координации для агентных систем, быстрый вариант Kandinsky 3D и генератор обучающих данных для робототехники. Участие Cloud.ru указывает на облачную инфраструктуру, доступную для решений участников. Стартапам и продуктовым командам список треков подсказывает, где сосредоточена нерешённая боль, хотя конкурсные решения останутся отдельными фичами, а не готовыми продуктами. После закрытия приёма решений накопившиеся лидерборды позволят судить о реальной сложности задач, а сильные подходы, если организаторы их опубликуют, могут стать публичными базлайнами для последующих разработок.

Почему это важно для пользователей

Для участников это шанс поработать с индустриальными задачами и получить готовый пет-проект для портфолио: например, прототип детектора галлюцинаций на Guardian of Truth или обучение робота в симуляторе на Green Challenge. Публичные датасеты треков можно использовать и вне соревнования — как внешний eval-контур для собственных моделей, включая детекторы галлюцинаций, мультиагентных арбитров и пайплайны генерации данных. Формат команды из 2–4 человек задаёт компактный скоуп спринта, а одиночное участие позволяет двигаться в своём темпе. Окно от регистрации до дедлайна занимает меньше месяца, поэтому выбирать трек и проверять доступ к датасетам и лидерборду стоит сразу.

Что пока неизвестно / ограничения

В открытых материалах не раскрыты целевые метрики для 3D DIT Distillation: неизвестны ни целевая скорость, ни требования к сохранению качества после дистилляции, а без них корректное сравнение решений остаётся открытым вопросом. Для Guardian of Truth и Coordination Referee неясно, как устроены эталонные метки и отложенные тест-сеты, а от этого зависит, удастся ли избежать циркулярности автооценки. Говорить о воспроизводимом отраслевом бенчмарке рано, пока не опубликованы методика и датасеты и не подтверждено, будут ли сильные решения открыты как базлайны. Наконец, чтение списка треков как карты приоритетов Sber AI — интерпретация по косвенным признакам, а не официальное заявление организаторов.

Источники

Автор

Look at AI, редакция