12 тысяч решений и призовой фонд 6,5 млн ₽ превратили конкурс в один из самых массовых полигонов для генеративного ИИ и AI-агентов.
Формат соревнований показывает, как индустрия уходит от сырых демо к прикладным агентам, которые решают конкретные задачи пользователей и бизнеса.
Для компаний это быстрый способ подсмотреть архитектуры следующего поколения рекомендательных сервисов, AI-помощников и систем оценки качества моделей.
Почему этот конкурс важен не только для дата-сайентистов
AI Journey Contest 2025 проходит в рамках одноимённой международной конференции Сбера в Москве, где три дня обсуждают, как генеративный ИИ и большие языковые модели выходят из стадии хайпа в реальные продукты для бизнеса и государства.
В 2025 году на конкурс подали рекордные 12 тысяч решений, а больше всего заявок пришло из Индии, России, Узбекистана, Эфиопии и Кыргызстана, что превращает AIJ Contest из локальной инициативы в глобальный индикатор того, кто реально строит новые AI-сервисы.
Для технического сообщества это стресс-тест архитектур и подходов к обучению, а для компаний — возможность посмотреть на готовые прототипы, которые можно относительно быстро адаптировать под собственные продукты.
Задачи конкурса завязаны не только на точность моделей, но и на поведение агентов вблизи реальных сценариев: рекомендации, оценка генерации других моделей, долгосрочная память и работа с цифровыми следами пользователей.
Это сближает соревновательные решения с задачами продуктовых и R&D-команд, которые пытаются встроить ИИ в живые сервисы, а не в лабораторные стенды.
Как устроен AI Journey Contest 2025 изнутри
Структура AI Journey Contest 2025 строится вокруг трёх задач, каждая из которых подсвечивает свой пласт проблем в современных AI-системах: память, персонализация и оценка качества генеративных моделей.
Первое направление, GigaMemory: global memory for LLM, фокусируется на том, как большие языковые модели и их агенты работают с длинной памятью, оценивая генеративные способности LLM-агентов при необходимости удерживать и извлекать информацию на больших промежутках диалога.
На долю GigaMemory пришлось около 40% всех решений, что показывает, насколько остро индустрия чувствует проблему долговременной памяти и управления контекстом в продуктах на базе LLM.
Второе направление, Human-centered AI Assistant, требует построить автономного AI-агента на базе нейросети ГигаЧат, который умеет извлекать из цифровых следов пользователя его мотивы и цели, строить гипотезы о долгосрочных задачах и предлагать рекомендации, близкие к реальному человеческому поведению.
Третье направление, Agent-as-Judge, предлагает участникам создать универсального AI-судью, который оценивает результаты генерации других моделей по трём осям: следование инструкциям, корректный вызов функций и общее качество текста.
Организаторы отмечают, что в ряде задач разнообразие и качество данных оказались важнее, чем выбор конкретной архитектуры модели.
Победившие команды в задачах с агентами чаще выигрывали за счёт продуманной инженерии подсказок, работы с памятью и комбинирования нескольких специализированных агентов.
Глубокий разбор архитектур
В треке GigaMemory команды искали способы научить LLM-агентов не просто хранить длинный контекст, а извлекать действительно релевантные фрагменты под конкретный запрос.
В Human-centered AI Assistant выигравшие подходы опирались на двухуровневую архитектуру, где один агент отвечал за память и фильтрацию, а второй — за верификацию и доработку ответа.
В Agent-as-Judge лучшие решения использовали смеси моделей и обучение на данных с человеческими оценками для предсказания качества текста.
AIJ Contest показывает, что ценность смещается от «магических» моделей к инженерии систем: памяти, управляющих агентов и схем оценки.
Выигрывают не те, у кого самая большая нейросеть, а те, кто умеет собрать вокруг неё правильную архитектуру и цикл обратной связи.
Практические идеи
Проанализируйте свой текущий стек генеративного ИИ и отметьте, где вам не хватает: а) долговременной памяти, б) персонализации, в) прозрачной оценки качества.
Возьмите идею двухуровневой архитектуры и протестируйте её на одном продукте с живыми пользователями.
Смоделируйте внутри компании собственного Agent-as-Judge для ранжирования вариантов генерации.
Используйте кейсы AIJ Contest как ориентир при постановке задач подрядчикам и командам.
Узнать больше
Официальные материалы AI Journey Contest 2025
Подборка задач, лидербордов и разборов решений от организаторов помогут глубже понять лучшие архитектуры.
Источники
Материал основан на официальных результатах AI Journey Contest 2025, включая статистику по количеству решений (12 тыс.), географии участников и описание трёх треков конкурса. Актуально на 23 ноября 2025 года.