Главная цель True Tech Day, по его словам, это распространение знаний и обмен опытом.
"Наша задача – чтобы российские айтишники, российское IT-коммьюнити (сообщество – Прим. ред.) получило как можно больше знаний, Мы зовем звезд – международных и российских – для того, чтобы они делились своими знаниями с российским коммьюнити. Мы каждый год бьем рекорды, и вот сегодня снова побили: у нас больше 10,5 тыс. офлайн-регистраций, мы ожидаем на площадке около 8-10 тысяч, которые придут, и в онлайне мы ожидаем более чем 700 тыс. просмотров. Мы стараемся как можно более широко распространить эти суперважные знания", – рассказал Павел Воронин.
На мероприятии можно было познакомиться с передовыми разработками в сфере IT, узнать о последних тенденциях и достижениях отечественного сегмента, а также задать вопросы именитым спикерам.
"Привлечены, с одной стороны, классные профессионалы, которые могут рассказать о том технологическом фронтире (рубеже – Прим. ред.), который достигнут в области искусственного интеллекта, – отметил в эфире телеканала "Россия 24" ректор МФТИ Дмитрий Ливанов. – А, с другой стороны, здесь много молодежи, людей, которые сейчас либо учатся в университете, либо даже школьников, которые планируют свое будущее, и для них очень важно правильное позиционирование".
Ключевой темой True Tech Day в этом году был искусственный интеллект.
"Я вижу, что российская IT-индустрия прикладывает все усилия, чтобы выбиться в мировые лидеры этой сферы. Я уверен, что мы должны учиться друг у друга и наращивать взаимодействие, создавая успешные проекты, и это, собственно, та причина, почему я принимаю участие в этом мероприятии", – сообщил в эфире телеканала "Россия 24" профессор, руководитель лаборатории AI&BM и Центра исследований больших данных в Университете Кен Хи (Южная Корея) Кен Чжун Ли.
Ранее директор Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Григорий Боков рассказал в интервью телеканалу "Россия 24" о ключевом проекте по устранению недостатков больших языковых моделей.
