Statanly представила свои научные исследования на конференции ICML 2026

Statanly Technologies представила семь научных докладов на International Conference on Machine Learning 2026, которая проходит в Сеуле с 6 по 11 июля. ICML — одна из крупнейших и наиболее авторитетных мировых конференций по машинному обучению и искусственному интеллекту.

ICML проводится уже в 43-й раз. В 2026 году конференция проходит в Сеуле, в выставочном центре COEX, и объединяет исследователей, инженеров и технологические компании, работающие с передовыми направлениями искусственного интеллекта.

Среди российских технологических компаний собственные исследования на ICML 2026 представили Statanly Technologies и «Яндекс».

Доклады Statanly Technologies посвящены прикладным и исследовательским задачам в области больших языковых моделей, компьютерного зрения, векторной графики, временных рядов, ИИ-агентов и промышленных цифровых двойников.

В числе представленных работ:
GENEGO: дисциплинированный ИИ-агент для переговоров.
Исследование посвящено агенту на базе большой языковой модели, который способен учитывать предпочтения сторон и вести переговоры более последовательно и прозрачно.
SVG-BERT: представления для работы с векторной графикой.
Работа описывает подход к анализу SVG-графики не только как изображения, но и как структурированного кода. Это важно для задач, где нужно понимать отдельные элементы сцены, связи между ними и внутреннюю структуру изображения.
Доступ к объектам внутри SVG-сцен.
В этом докладе рассматривается задача извлечения отдельных объектов из векторной сцены по текстовому описанию. Такой подход может применяться в интерфейсах, дизайне, автоматизации работы с графикой и генерации визуального контента.
Проверка научных видео, созданных генеративными моделями.
Работа Blind Frames, Broken Stories посвящена проблеме, при которой сгенерированное видео может выглядеть правдоподобно, но нарушать научную логику, причинно-следственные связи или последовательность событий.
Прогнозирование меняющихся во времени матриц корреляций.
Исследование рассматривает применение больших языковых моделей для анализа сложных систем, где связи между показателями постоянно меняются. Такие задачи важны для финансов, промышленности, прогнозирования и управления рисками.
TARPA: прогнозирование удержания аудитории с учетом исторических примеров.
Доклад посвящен моделям временных рядов и использованию похожих исторических сценариев для более точного прогнозирования поведения аудитории.
Digital Twin Builder: система для автоматизированного создания промышленных цифровых двойников.
Цифровой двойник — это виртуальная модель объекта, процесса или производственной системы. В работе Statanly Technologies рассматривается многоагентная система на базе больших языковых моделей, которая помогает автоматизировать разработку таких моделей для промышленности.

Отдельной темой ICML 2026 стала безопасность ИИ-агентов — систем, которые не просто отвечают на вопросы, а получают доступ к инструментам, файлам, коду и инфраструктуре. На конференции, в частности, обсуждались риски выхода ИИ-агентов из изолированных сред. Исследователи из UK AI Security Institute и Оксфордского университета представили SandboxEscapeBench — открытый контрольный тест, который измеряет способность больших языковых моделей выходить из контейнерных «песочниц», часто реализованных на базе Docker или OCI-контейнеров.

В работе показано, что при наличии уязвимостей или ошибок конфигурации современные модели способны находить и использовать такие слабые места. Авторы отдельно отмечают, что обычную Docker-изоляцию нельзя считать достаточной защитой по умолчанию для высокоспособных ИИ-агентов.

Для Statanly Technologies эта повестка напрямую связана с развитием прикладных ИИ-систем. По мере того как модели становятся агентными и получают доступ к реальным инструментам, на первый план выходят не только качество распознавания или генерации, но и проверяемость, безопасность, контроль действий и интеграция в корпоративную инфраструктуру.

Эти принципы лежат в основе концепции Statanly Event Analytics Factory — «Фабрики событийной аналитики». Платформа помогает пройти путь от описания бизнес-задачи на естественном языке до работающего ИИ-сценария: распознавания события, проверки результата, формирования отчета, прогноза, дашборда или интеграции с промышленными и корпоративными системами.

«Для нас важно, что исследования компании находятся не только в прикладной, но и в международной научной повестке. ICML показывает, что рынок искусственного интеллекта движется от отдельных моделей к управляемым системам: агентам, цифровым двойникам, проверяемым сценариям и безопасной интеграции ИИ в реальные процессы», — отметил Сергей Федоров, генеральный директор Statanly Technologies.

В компании считают, что следующий этап развития прикладного ИИ будет связан с надежностью, проверяемостью и автоматизацией сложных процессов. Это особенно важно для промышленности, ритейла, медиа, логистики и других отраслей, где искусственный интеллект должен не просто выдавать ответ, а работать как часть управляемого бизнес-процесса.