Scientific Open Source Meetup №5: Show and Tell

Scientific Open Source Meetup – отличная возможность найти единомышленников, поделиться с ними своим опытом работы с открытым кодом и научными изысканиями, проблемами и креативными способами их решений, послушать доклады коллег и просто расслабиться.

6 декабря прошел Scientific Open Source Meetup №5. Как обычно, встретились в баре Linza и обсудили open-source проекты, о которых рассказали спикеры. 

Темы прошедшего митапа:

  • Open Source для ИИ в России
    Андрей Гетманов
  • Embox — свободная операционная система рожденная на МатМехе СПбГУ
    Антон Бондарев
  • Бетула — лес закладок на вашем сервере
    Данила Горелко
  • Open source LLM. A very short introduction
    Валерий Покровский
  • Утилита для кэширования расчётов на Python – pecapiku
    Пётр Шевченко
  • SOIKA на хвосте принесла: собираем живые данные о городе
    Александр Антонов
  • “Sparkling” — open-source библиотека, разработанная в рамках гранта от Фонда содействия инновациям
    Шпинева Полина

По сложившейся традиции организовали трансляцию, которую можно посмотреть по ссылке.

P.S.: Обсудить предстоящий митап, поделиться впечатлениями о прошедших или внести предложения по формату можно в чате ITMO.OpenSource.

Анонсы, описания и записи предыдущих встреч ищите в нашем репозитории.

Найти фото с митапа в хорошем качестве можно тут.

Читайте также

  • 11.06.2026

    ИИ-эксперт от ИТМО поможет оценивать экономические последствия градостроительных решений

    Ученые ИТМО разработали программный комплекс Urbanomy, который с помощью ИИ прогнозирует экономические и социальные последствия градостроительных решений.

  • 04.05.2026

    Инструмент для анализа документов от ИТМО повысит качество поисковых систем и ИИ-ассистентов

    Исследователи из ИТМО создали библиотеку для обработки данных DocuMentor, чтобы точнее анализировать и извлекать иерархическую структуру документов.

  • 24.04.2026

    Российские исследователи предложили способ точнее обновлять рекомендательные модели без переобучения с нуля

    Исследователи AI VK Research и Университета ИТМО представили новый способ обновления рекомендательных алгоритмов.