23–24 октября в Высшей школе экономики состоялась пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). За пять лет мероприятие выросло из камерной встречи исследователей в масштабную научную площадку, объединяющую ведущих специалистов по машинному обучению, молодых ученых, студентов и представителей технологических компаний. Юбилейный год стал новым этапом развития конференции: в программу вошли дискуссии с участием международных спикеров, обсуждение совместных исследовательских проектов и мини-курсы по актуальным направлениям искусственного интеллекта.
«Для меня главный результат пяти лет “Погружения в машинное обучение” — не только то, что конференция выросла, но и то, что у исследователей появилось место, где можно поговорить о науке, что сложно заменить онлайн-общением или чтением статей. В повседневной университетской жизни на такие разговоры часто не хватает времени, а на больших индустриальных мероприятиях научная повестка может отходить на второй план. Нашу конференцию мы задумывали как место, где исследователи могут встретиться без лишних барьеров, поговорить на одном языке и обнаружить точки соприкосновения. Иногда именно такой разговор становится началом совместной работы», — поделился директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Алексей Наумов.
Организатор конференции — Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ. В 2026 году конференция объединила более 7 тысяч участников, включая зрителей прямой трансляции. Программа состояла из 11 воркшопов, которые проходили на пяти параллельных площадках, двух мини-курсов, двух панельных дискуссий и 133 докладов в рамках постерной сессии. Особенность «Погружения в машинное обучение» — сочетание высокого академического уровня с открытым форматом общения: здесь авторы исследований, представленных на ведущих международных конференциях, могут напрямую обсуждать свои результаты с коллегами, студентами и представителями индустрии.
«Пять лет — небольшой срок для молодой конференции, но регулярное проведение показывает, что она состоялась и стала традицией. За это время искусственный интеллект существенно изменил науку и повседневную жизнь. Поэтому особенно важно, что все эти годы “Погружение в машинное обучение” остается площадкой для профессионального общения и научных дискуссий, сочетая классические научные форматы с новыми способами обсуждения и представления результатов. Надеюсь, она будет развиваться и собирать исследователей еще много лет», — отметил декан ФКН Иван Аржанцев на открытии конференции.
От инициативы исследователей к большой научной площадке
История «Погружения в машинное обучение» — пример того, как инициатива научного сообщества может вырасти в значимое отраслевое событие. В первый год конференция собрала около 30 постерных докладов. За пять лет она превратилась в площадку, где встречаются представители ведущих университетов и исследовательских центров, авторы публикаций в топовых научных изданиях, студенты и аспиранты, а также специалисты технологических компаний.
В основе этой модели — стремление сделать современную науку по машинному обучению доступнее для профессионального сообщества и одновременно сохранить высокую планку научной дискуссии. Здесь обсуждают не только уже полученные результаты, но и вопросы, на которые исследователям еще предстоит ответить.
Поддержка индустриальных партнеров помогает соединить научную повестку с технологическими задачами. Генеральным партнером конференции выступает Сбер.
«Для Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка важно не просто следить за развитием новых методов машинного обучения, а находить способы превращать перспективные научные идеи в технологии, которые решают реальные задачи. Для этого необходимо понимать, какие подходы появляются в исследовательском сообществе, как они развиваются и какие возможности открывают для создания новых ИИ-решений. Такие конференции, как “Погружение в машинное обучение”, помогают быть в диалоге с учеными, знакомиться с передовыми исследованиями и видеть потенциал новых направлений. Поддерживая эту конференцию, мы поддерживаем развитие научной среды, из которой вырастают будущие технологические прорывы, и специалистов, способных доводить сложные идеи до практического результата», — отметил старший управляющий директор — директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Николай Тиден.
Также партнером конференции в 2026 году стал Центральный университет.
Научная повестка — от фундаментальных моделей до робототехники
В течение двух дней участники могли выбирать между параллельными мини-курсами и тематическими воркшопами. Такой формат позволил совместить обсуждение фундаментальных научных задач с разбором прикладных сценариев — от оценки качества языковых моделей до использования машинного обучения в геномике, разработке лекарств, робототехнике и управлении экологическими рисками.
Мини-курс Егора Черепанова (AIRI, МФТИ) был посвящен моделям Vision-Language-Action, которые позволяют роботам связывать визуальное восприятие, языковые инструкции и действия. В рамках мини-курса «Современные методы сэмплинга и их приложения» сотрудники НИУ ВШЭ Сергей Самсонов и Кирилл Королев рассказали о классических работах в этой области и новых результатах, в том числе исследований Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
На воркшопе «Наука в действии» исследователи обсудили, как сделать большие языковые модели и ИИ-агентов более надежными, эффективными и пригодными для решения прикладных задач. Модератором встречи выступил научный директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, профессор НИУ ВШЭ Андрей Савченко. Исполнительный директор группы прикладных исследований Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Максим Макаренко представил доклад «Управление процедурной памятью в больших языковых моделях-агентах», посвященный подходам к формированию повторно используемых и адаптируемых навыков для решения корпоративных задач. Участники также рассмотрели методы, которые помогают оценивать качество работы ИИ-систем и повышать прозрачность результатов их применения.
Воркшоп «От последовательностей к представлениям пользователей» был посвящен современным подходам к рекомендательным системам — от последовательных и генеративных моделей до универсальных пользовательских эмбеддингов и оценки качества моделей. Модерировал мероприятие исполнительный директор по исследованию данных Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Алексей Васильев.
В рамках конференции состоялась панельная дискуссия «ИИ Лаборатория 2026» под модерацией заведующего базовой кафедрой ФИЦ ИУ РАН факультета компьютерных наук ВШЭ Константина Яковлева. Эксперты обсудили работу в условиях ограниченного доступа к вычислительным ресурсам, роль данных и алгоритмов, конкурентоспособность на мировой сцене, использование ИИ-агентов в исследованиях, рецензировании и автоматизации рутины, а также меняющиеся роли молодых исследователей. Участники пришли к выводу, что академическим лабораториям стоит делать ставку на алгоритмы, датасеты, малые и эффективные модели и прикладные области с дефицитом данных — робототехнику, биотех, материалы, — а агентов использовать как инструмент, который не отменяет постановку задач, критическое мышление и понимание.
Практическую составляющую дополнил AI-спринт, посвященный подготовке исследований уровня A*. Организатором мероприятия выступило Стратегическое агентство поддержки и формирования ИИ-разработок (САПФИР).
Одна из ключевых особенностей «Погружения в машинное обучение» — ориентация на исследования высокого международного уровня. Конференция объединяет российских ученых, чьи работы публикуются на ведущих площадках по машинному обучению и искусственному интеллекту, включая ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI и COLT. Эти исследования были представлены на постерной сессии. Такой формат особенно ценен для молодых ученых: он помогает не только представить результаты, но и получить профессиональную обратную связь от специалистов, работающих на переднем крае исследований.
Пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026) подтвердила значимость университетской научной площадки, на которой встречаются разные поколения исследователей и разные подходы к искусственному интеллекту. Юбилей стал не только поводом подвести итоги пяти лет развития, но и возможностью обозначить следующий этап — расширение международного сотрудничества, новые исследовательские связи и сохранение главного принципа конференции: наука развивается там, где есть пространство для содержательного разговора.