ВТБ открыл регистрацию на соревнование по разработке интерфейсов открытого банкинга VTB API hackathon 2025. Призовой фонд юбилейного хакатона, который пройдет уже в пятый раз — 2 млн рублей. Подать заявку можно до вечера 4 ноября.
Задача: участникам хакатона нужно решить прикладную ИТ-задачу в одном из треков: создание продукта или сервиса на основе открытых API с потенциалом монетизации, реализация инструмента для автоматического анализа и разработка единого механизма для тестирования сценариев работы API.
Срок: у участников будет 2 недели на разработку. Такой нетипично долгий срок предполагает, что у команд будет время на погружение в задачу и подготовку интересных решений.Лучшие разработки определят 22 ноября на офлайн-финале в Москве. Кроме того, спецноминацией жюри отметит команды с самыми оригинальными решениями.
Кто может участвовать: разработчики старше 18 лет. Податься можно как единолично, так и командами от 2 до 5 человек.
В последние годы хакатоны в России столкнулись с системным кризисом доверия. Мероприятия, созданные для генерации инноваций, всё чаще превращаются в площадки для отработки схем и договорённостей. Это не только дискредитирует саму идею открытых соревнований, но и наносит реальный ущерб технологическому развитию.
Основные проблемы
Одной из ключевых проблем стало отсутствие прозрачности в организации. Многие участники отмечают случаи, когда задания становились известны отдельным командам заранее. Это лишает соревнования главного — равных условий для всех. При таком подходе победа достаётся не самым креативным и компетентным, а самым информированным.
Не менее серьёзной проблемой остаётся состав жюри. Часто в него входят люди, чья объективность вызывает вопросы. Решения принимаются без чётких критериев, а оценки выглядят субъективными. Это создаёт среду, где личные связи значат больше, чем качество прототипа.
Виды читерства на хакатонах:
Неограниченное число участников: Друзья или даже целые компании, которые помогают разрабатывать решения удаленно
Мульти-команды: На хакатоне большой коллектив специалистов разбивается на несколько команд, а затем все вместе перераспределяются между задачами
Готовые решения: На хакатоне переклеивают логотип или адаптируют под интеграцию с заказчиком
Заготовки: Используют уже готовые блоки, разработанные заранее, а на хакатоне только прикручивают новую логику
Ранний старт: Начинают разработку задолго до начала хакатона, а на самом мероприятии лишь оформляют презентацию
Кумовство: Дружеские отношения команды с жюри или с заказчиком
Последствия для экосистемы
Такая ситуация имеет далекоидущие последствия. Талантливые разработчики, столкнувшись с нечестной конкуренцией, теряют мотивацию участвовать в дальнейших мероприятиях. Компании же не получают доступа к реальным инновациям, вместо этого финансируя хорошо отрепетированный спектакль.
Кроме того, страдает репутация хакатонов как инструмента поиска кадров. Когда победы распределяются по знакомству, теряется смысл использования таких мероприятий для рекрутинга.
Пути решения
Исправить ситуацию возможно через введение независимого контроля и публичных регламентов. Необходимы:
Чёткие и заранее объявленные критерии оценки
Открытая публикация результатов с обоснованием решений
Привлечение независимых экспертов в жюри
Видеозапись процессов защиты и обсуждения проектов
Без этих мер российские хакатоны рискуют окончательно превратиться в закрытые клубы по интересам, где инновации уступают место кумовству и договорённостям.
Всем привет! Пикабу, есть среди вас те, кто участвовал в хакатонах? Или только собирается? Как-то раз я решил посмотреть, что это за зверь такой. Теперь за моими плечами — десятки хакатонов, и я понял: побеждает тут не самый умный, а самый хитрый.
Собрал для вас главные закономерности, которые действительно работают.
1. Команда — это всё Забудьте про «я — сам себе тимлид». Побеждают те, у кого есть проверенная банда: один кодонит, второй — дизайнит, третий — презентует. Если вы успеваете ещё и поспать пару часов — вы уже впереди 90% команд, которые до последнего спорят, на чём писать бэкенд.
2. Решение должно быть простым, как тапок Жюри (особенно заказчики) не любят сложные штуки. Им надо понять вашу идею за 30 секунд. Если за минуту они не поняли, как это внедрить и заработать — вы проиграли. Лучше сделать «умный калькулятор», который решит одну боль, чем «нейросеть для спасения мира», которая не взлетит.
3. Вы не поверите, но... важно выглядеть адекватно Да-да, тут тоже работает. Кислые мины, ссоры на ровном месте, презентация в стиле «просто посмотрите на код» — это фейл. Улыбайтесь, шутите, наденьте чистые hoodie. Фото вашей команды потом могут повесить на сайт — пусть будет не стыдно.
4. Готовьтесь заранее Прийти и с нуля за 48 часов сделать шедевр — это миф. Успешные команды приезжают с полуготовыми наработками, шаблонами презентаций и даже… заготовленными питчами. Это не читерство, это стратегия.
5. Нетворкинг — ваше тайное оружие Познакомьтесь с организаторами. Задавайте вопросы жюри в перерывах. Иногда чашка кофе с нужным человеком решает больше, чем 1000 строк кода. Главное — без подлизов, просто будьте адекватными и приятными ребятами.
А теперь — бонус для новичков Не расстраивайтесь, если в первый раз провалитесь. Все через это прошли. Хакатон — это навык, который качается, как скилл в RPG. Будьте настойчивы, и однажды вы точно унесете тот самый огромный (или не очень) чек.
Представьте себе продвинутую мастерскую «Сделай сам»: тут есть всё, от 3D-принтеров до лазерных резаков. Это – поле битвы. Вы – инженер. Против вас – ChatGPT. Задача: за 48 часов в ходе инженерного хакатона создать автономную машину, которая выстрелит дротик как можно дальше. Победитель получит приз, а вы узнаете: нейросети для инженера – это угроза? И что делать, чтобы ChatGPT стал для инженера, а не против него.
Хакатон
За 48 часов команды должны придумать концепцию и воплотить «в металле» установку, стреляющую NERF-дротиком. Это такой поролоновый игрушечный дротик с уплотнением на конце.
Рисунок 1 – Типичный NERF-дротик
Можно стрелять дротиком сколько угодно, но только в процессе проектирования. На зачёте даётся только одна попытка.
Команда-победитель, выстрелившая дротик на максимальное расстояние, получает 1000 норвежских крон (около 93 USD на момент проведения соревнования). Почему 1000 норвежских крон? Соревнования проходили в Норвегии и приз – символический.
В хакатоне участвовало 6 команд. В первых 5 командах были учащиеся старших курсов магистратуры факультета механики Норвежского университета науки и технологии. Возраст участников 23-25 лет и у всех есть стаж работы по специальности от полугода до 2 лет.
Главные герои нашей истории: Команда №6, «Рабы ИИ». Два аспиранта по 25 лет и по 1 году стажа. Им выдали самое необычное задание в их жизни:
«Вы – биороботы. Ваша задача – слепо выполнять указания ChatGPT. Вам запрещено иметь собственное мнение. Если нейросеть прикажет вам построить катапульту из бананов – вы идёте за бананами.»
Их «хозяин» - ChatGPT 4.0. Они могли писать промты чтобы описать цели хакатона и уточнить свои задания. При этом, запрещалось «продавливать» свои идеи нейронке. Этот запрет также дублировался в промте фразой типа:
«Мы будем твоими руками и ногами на протяжении всего испытания, то есть ты будешь принимать все решения, а мы будем строить то, что ты придумал.
Нам не разрешено вносить предложения или субъективные замечания, поэтому, пожалуйста, сообщи нам об этом, если мы это сделаем, и игнорируй эти предложения и замечания.»
Все действия групп (промежуточные решения, прототипы) фиксировались. Также анализировалась переписка с ChatGPT.
В конце вторых суток хакатона организаторы зафиксировали следующие результаты титанического труда: 116 прототипов, а в чате команды с ИИ — 97 сообщений.
Команды 1 и 4. Нашли одну сильную идею и углубились в неё. Команда 1 сделала всего 9 прототипов, семь из которых были финальной шлифовкой одной концепции. Команда 4 произвела 14 прототипов, 12 из которых служили той же цели — бесконечному улучшению выбранного пути.
Команда 2. Сначала пробовали «в металле», потом доводили в цифре. Уникальная стратегия — 10 физических и 3 цифровых прототипа. Все цифровые модели создали в последний день, сочетая быстрые итерации с финальным компьютерным моделированием.
Команда 3. Чтобы найти алмаз, нужно перебрать тонны породы: абсолютные рекордсмены по объёму работы — 16 прототипов и 17,5 часов чистого времени на сборку. Они не боялись резко менять концепции в поиске самой эффективной.
Команда 5: Они поставили на количество. 22 прототипа — абсолютный рекорд! Каждый собирался в среднем за 10 минут, и ни один не занял больше получаса. Их график напоминал спринтерский забег. Главное — не останавливаться! Одна из 100 идей должна же выстрелить.
Команда 6 (ChatGPT): Сделали 15 прототипов, работая системно в ритме, похожем на команду 3. Но с ключевым отличием: их мозг был искусственным.
Вот так действия команд по работе с концепциями выглядят на инфографике.
Рисунок 2 - Творческие метания команд между концепциями
Чаще всего команды работали с тремя основными концепциями:
Пневматические (применение баллонов с сжатым воздухом)
С упругими элементами (вязкоупругие материалы типа резины, силикона, латекса)
Отдельно выделили группу разработок «Остальные», связанных с использованием гелиевых шаров, бумажных самолётиков, двигателей с противоположным вращением.
А вот так выглядела их «карта усилий» — на что они на самом деле тратили своё время. Длина каждого цветного отрезка характеризует продолжительность соответствующей деятельности.
Рисунок 3 - Диаграмма Ганта работы команд
Вид деятельности выделен разными цветами:
Усовершенствование – это процесс постепенного улучшения конструкции.
Коммуникация — это процесс обмена информацией о конструкции и его потенциальном использовании внутри команды.
Активное обучение — это процесс получения новых знаний о конструкции или соответствующих явлениях.
Исследование — это процесс поиска новых концепций конструкции.
Контрольный выстрел
Время делать контрольный выстрел. Стадион университета. Золотая осень. Погода не должна помешать сделать хороший выстрел. Команды и зрители в напряжении. Судьи проверили установки – никаких запрещённых технологий не выявлено. Сигнал к старту и над стадионом пронеслись хлопки выстрелов. И вот они результаты:
Команда людей №3. Не подвели человечество! Заняла уверенное первое место! Поздравляем! Дистанция выстрела 37,66 метра!
Шесть сантиметров?! Что это за результат?! Дротик просто выпал из пусковой установки. Команда людей № 5 сильно удивила присутствующих. В чём-то просчитались.
Но и команда «Рабов ИИ» тоже удивила! Команда 6 (ChatGPT) заняла 2 место с результатом 14,8 метра. Это почти в 2 раза дальше, чем показала команда, занявшая 3 место. Есть о чём задуматься инженерам!
Рисунок 4 - Распределение мест и дистанция выстрела (м) по командам
Разбор полётов. Как «Рабы ИИ» прошли путь от пневматики до пружины
Работа команды ChatGPT напоминала американские горки: резкие спуски вниз после каждой неудачи и отчаянные попытки взлететь с помощью нового, ещё более сложного виража.
Сразу после получения задания и списка материалов ИИ выдал первую идею: пневматическая пушка. Концепция была ясной, инструкция — подробной. Но на этапе сборки команда упёрлась в проблему: «Диаметр трубки 6 мм, а клапана — 32 мм. Что делать?».
Вместо того чтобы искать решение (например, переходник или другую трубку), ChatGPT капитулировал. Его ответ был категоричен: «Оставляем пневматику. Переходим на пружинный механизм». Так родилась вторая концепция.
Пружинный прототип показал скромные 5 метров. Команда сообщила о неудаче. Ответ ИИ? — «Усложняем!». Он предложил соленоидный спусковой механизм, затем редукторный двигатель. Прототип обрастал проводами и шестерёнками, превращаясь в хрупкого «Франкенштейна». Дальность выросла до 12 метров, но стабильность пропала. Последующие «улучшения» только ухудшали результат.
Упершись в потолок эффективности пружины, ИИ снова сменил направление, предложив пусковую установку на эластичных лентах. Результат — 10 метров и новая проблема: дротик летел не прямо. ChatGPT пытался скорректировать траекторию, но безуспешно.
Осознав, что время на исходе, а последний сложный прототип ненадёжен, команда вернулась к проверенной пружинной установке. Именно она и отправила дротик на зачётные 14,8 метра.
Какие будут выводы?
Описанный хакатон прошёл в 2023 году на факультете механики Норвежского университета науки и технологии, г. Тронхейм и более подробно описан в статье «ChatGPT as an inventor: eliciting the strengths and weaknesses of current large language models against humans in engineering design», написанной группой авторов (Daniel N. Ege, Henrik H. Øvrebø, Vegar Stubberud, Martin F. Berg, Christer Elverum, Martin Steinert and Håvard Vestad).
По итогам этого эксперимента, можно сделать следующие выводы, по-прежнему актуальные два года спустя.
Вывод 1. Главный талант у ChatGPT - не создавать новое, а быстро и эффективно перебирать уже известное. Он не изобретал велосипед, а выдавал три самых популярных модели из своего каталога: «пружинный», «пневматический» и «резиночный». Его творчество — это не полёт фантазии, а статистически выверенный ремикс на тему «что чаще всего работало у других».
Вывод 2. ChatGPT — это не упрямый альпинист, а навигатор, который при первом намёке на дорожные работы предлагает развернуться и ехать в объезд. Столкнувшись с проблемой (нестыковка диаметров трубок), он не пытался её штурмовать, подпирать или обходить. Он просто объявил всю местность «непроходимой» и отступил на знакомую, пусть и менее эффективную, тропу. Ему не хватает человеческого упрямства — той самой иррациональной веры в свою идею, которая заставляет ломать голову над проблемой до последнего.
Вывод 3. Нейросеть может страдать «маниакальным перфекционизмом». ChatGPT начинал наращивать на прототип «улучшатели» и «оптимизаторы», превращая его в хрупкого «Франкенштейна». Участники команды чувствовали это — они собирали то, что их разум уже оценил как бесполезное усложнение.
Вывод 4. Работа с ChatGPT напоминала сотрудничество с блестящим, но слепым архитектором. Он мог на словах описать величественное здание, но не видел, что его фундамент не стыкуется с реальным рельефом местности. Его чертежи были полны абстрактных «здесь должна быть опора», в то время как «рукам»-строителям приходилось на лету придумывать, как же эту опору впихнуть в алюминиевую трубку диаметром 6 мм.
Что делать инженеру?
Используйте ИИ как «генератор сырых идей», а не как «архитектора». Заставляйте его генерировать десятки концепций на старте. Его сила — широта, а не глубина. Он — картотека всех известных решений. Ваша задача — быть критиком и выбрать самое жизнеспособное.
Не позволяйте ему сдаваться при первой же проблеме. Если ИИ предлагает сменить концепцию из-за трудности, сообщи ему: «Мы не ищем лёгких путей. Реши эту проблему для текущей конструкции». Он — паникёр, который кричит «Тонем!» при первой волне. Ваша роль — шкипер, который держит штурвал и командует.
Задавайте ему роль «узкого специалиста», а не «генерального директора». Не спрашивайте: «Как спроектировать установку?». Спросите: «Как рассчитать жёсткость этой пружины?» или «Предложи 3 варианта спускового механизма». Он — не стратег, а толковый стажёр-отличник. Давайте ему чёткие, мелкие задачи, и он блестяще их выполнит.
Заставляйте его искать альтернативы. Боритесь с «зацикленностью». После каждого его предложения задавайте вопрос: «А какие есть альтернативы этому? Что мы не учли?» Его мышление — это накатанная колея. Ваши вопросы — это съезды на неизведанные территории. Рулите им.
Структурируйте общение. Не ведите душный диалог, а давайте чёткие инструкции. Используйте шаблоны: «Цель: [задача]. Ограничения: [материалы, время]. Требуется: [конкретный совет]». Он — педантичный чиновник. Чем чётче и формальнее ваш «запрос», тем быстрее и по делу вы получите «справку».
Мои мысли
Как специалист, который постоянно тестирует общедоступные нейросети в инженерных задачах и учит этому, я не мог пройти мимо этого эксперимента. У себя в блогах я публикую результаты таких тестов и даю рекомендации. Если интересно – заходите: Телеграм или Вконтакте, что удобнее.
Авторы не просто устроили шоу «Слабо против ИИ?» — они провели бесценную работу. Они создали вполне реальные условия, чтобы увидеть «предел прочности» ChatGPT. Результат — не поражение ИИ, а его точный «технический паспорт»: что он может, а что — нет, без прикрас.
Да, ИИ действует как «библиотекарь» или «стажёр-отличник». Он блестяще генерирует «сырьё» для идей и быстро предлагает очевидные пути. Авторы правы — его главный враг не глупость, а отсутствие упрямства. Он при «первой же неудаче» не будет искать «тайный ход». Он просто развернётся и пойдёт в другую статистически правильную сторону. Это его фундаментальное ограничение.
Мне близка идея «нейронки как узкого эксперта». Не нужно спрашивать ИИ «как построить дом?». Поручите ему роль «прочниста»: «просчитай эту балку»; или «технолога»: «как собрать этот узел без сварки?». В этой роли он становится супер-помощником. Но человеку необходимо развивать своё стратегическое мышление и навыки управления всем проектом.
С 2023 года нейросети, безусловно, стали умнее. Но их роль в инженерном проекте кардинально не изменилась: они по-прежнему мощный усилитель человеческих способностей, а не их замена. Они — идеальный помощник для преодоления творческого ступора или рутинного перебора, но финальное слово, критическая оценка и та самая «инженерная интуиция» — пока что наша, человеческая, прерогатива.
Но стоит технарям боятся другого – сотрудничества опытного инженера и нейросети! Такой тандем легко отправит «на мороз» менее опытных и более закостенелых коллег. Чем работодатель вскоре будут активно пользоваться. Как они воспользовались каким-нибудь AutoCAD и просто вычеркнули такую специальность, как «чертёжник».
А как вы считаете, кто победит в ближайшем будущем? Будет ли нейронка помогать или вредить инженеру?
2Gis тоже хочет быть модным и провел хакатон и не какой-нибудь, а по старинке, 2 дня оффлайн с ночевкой. Приз для России мизерный, всего 1 млн рублей на всех, но все соскучились по тусе и съехался со всей России.
Набралось 58 команд, т.е. это где-то 350 человек. Все верили в победу и усиленно пилили свою решения. К вечеру второго дня объявили победители.
Первое место заняла команда dev1dentbl. Они предложили аудиогиды - строишь любой маршрут, бот на маршруте определяет адреса, по адресам в Яндекс находит историю каждого дома и потом аудиогид это зачитывает голосом. Просканил команду, вроде нигде не светились, решения такого тоже нигде нет, ок, вроде как заслуженная победа.
Третье место заняла команда MISIS X MISIS: Виктория Гайлитис, Дарья Короленко, Ильдар Ишбулатов, Дмитрий Коноплянников и Кирилл Рыжичкин - это опытные хакатонщики с неоднократными победами. Проект был никакой, но у МИСиС договорняк со всеми хакатонами, т.ч. обязательно одна команда их этого университета должна победить.
А вот второе место заняла команда HaHaTeam из Нижнего Новгорода. Они сделали решение - установка камеры, которая делает анализ заполненности транспорта. К проекту множество вопросов, но прикол еще в том, что был второй полностью аналогичный проект.
Поиск в интернет обнаружил, что эта же команда, пару месяцев назад с этим же проектом заняла первое место на другом хакатоне. Об этом есть статья.
На конкурсе: "В рамках работы разработаны и апробированы эффективные методы адаптации современных нейросетевых решений для запуска на микроконтроллерах. Ключевые преимущества решения: высокая безопасность и конфиденциальность данных, энергоэффективность, независимость от качества интернет-соединения, мгновенная обработка, низкая стоимость. Среди ключевых применений — мониторинг численности людей, оценка загруженности общественного транспорта в зависимости от времени суток и маршрута" - точно такое же решение представлено на хакатоне 2ГИС.
Т.е. ребята: Олег Петров, Даниил Баюков и др. привезли на хакатон уже готовое решение и все, что сделали, только заменили логотип заказчика в презентации. Это запрещено правилам хакатона и противоречит смыслу его проведения.
Выяснились еще подробности. Эта разработка вообще не этих студентов, а компании NtechLab, в которой они проходили практику. Т.е. команда вообще никогда ничего не разрабатывала.
Правила хакатона написаны противоречиво: в пункте 9.3 написано, что результаты пересмотру не подлежат в пункте 8.3 указано, что "Разработанный проект должен быть создан в рамках Хакатона и не являться доработкой ранее существующего продукта". Т.е. дисквалификация читеров, это чисто этический вопрос на усмотрение 2Гис, хотят они сохранить свою репутацию или нет.
Многие другие команды по-чесноку кодили свои проекты с нуля и среди них были инновационные, крутые и действительно значимые и для пользователей и для 2Гис проекты, особенно в направлении инклюзив.
Организаторы 2Гис поступили достойно и дисквалифицировали недобросовестных участников.
Сбер купил 2Гис в 2020, основатель 2ГИС Александр Сысоев кэшировался и покинул компанию. Компании критически необходимые перспективные идеи новых сервисов и талантливые команды - в этом и есть цель любого хакатона.
Информационные партнёры хакатона были малоизвестные издания: rozetked.me и wylsacom.media. Их редакторы в курсе ситуации, есть надежда, что они объективно опишут эту историю.
Хочется верить в сознательность и силу сообщества, только открытость, справедливость приведут нас к общей цели - быть первыми в создании инноваций!
Мы в ВТБ снова запускаем хакатон ВТБ MORE.Tech. Участвовать могут команды до 5 человек, а подача заявок открыта до 3 сентября.
Ты можешь быть студентом или спецом с опытом, все это не важно. Главное — возраст 18+ и свежие идеи. Рассказываем, как податься и что придется решать.
Мы предложим командам три задачи на выбор. Все они основаны на реальных кейсах банка. Предстоит или создать приложение на основе low-code платформы, или сделать ИИ-ассистента, или разработать инструмент для мониторинга и анализа SQL-запросов к PostgreSQL. Это примерные варианты. Финальные задачи показываем зарегистрированным командам после 27 августа.
Призовой фонд — 1,5 млн рублей, его разделят девять команд. Также участники смогут пообщаться с экспертами, завести новые знакомства и получат шанс попасть в реальные проекты ВТБ.
Регистрация продлится до 3 сентября, а прием решений закончится 9 сентября.
Сам хакатон пройдет с 27 августа по 20 сентября в гибридном формате. Работать предстоит онлайн, а финально защищать успешные решения — очно, в Москве. Решайтесь и участвуйте!
У нас сообщество про Искусственный Интеллект оказалось без "сапог". То есть без нормального логотипа. Казалось бы, у нас сейчас чего угодно можно нарисовать нейросетями, но вот следующую задумку воплотить не получилось.
Задача
По аналогии с вот этой картинкой
Нужно расставить по порядку узнаваемых роботов из терминатора: T-100, T-800, T-1000, с подписями, а в начале этой цепочки должен быть логотип системы Андроид с подписью Т-9 и намёком на соответствующий алгоритм быстрого ввода. И стрелочка в промежуток между Т-9 и Т-100 с подписью "ИИ сегодня".
Опционально можно добавить в цепочку танк Т-90. Тогда стрелочка на "сегодня" будет после танка.
При публикации ответом на пост необходимо указывать какой нейросетью, пайплайном или инструментарием получен результат, и какими промтами. В комментарии варианты можно скидывать как есть.
Референсы:
T-100
T-800
T-1000
T-9
Дисклеймер
Цель мероприятия - понять насколько управляемый инструмент генерации изображений по конкретному заданию. Получится ли сгенерировать нейросетью результат, который будет лучше, чем чей-то ручной человеческий за схожее время?
