# алгоритмы

Published articles for алгоритмы.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## Чем запомнилась ICRA 2026: Reinforcement Learning, генерация сложных сценариев поведения и будущее робототехники

DevFeed: [Чем запомнилась ICRA 2026: Reinforcement Learning, генерация сложных сценариев поведения и будущее робототехники](<https://devfeed.tech/articles/icra-2026-reinforcement-learning-24875.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1065938/>)

Author: egavolk (Яндекс)

Published: 2026-08-04T08:00:45Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [Reinforcement learning](<https://devfeed.tech/topics/reinforcement-learning.md>), [Robotics](<https://devfeed.tech/topics/robotics.md>), [Simulation](<https://devfeed.tech/topics/simulation.md>), [Machine learning](<https://devfeed.tech/topics/machine-learning.md>)

Tags: [2026](<https://devfeed.tech/tags/2026.md>), [icra](<https://devfeed.tech/tags/icra.md>), [ml](<https://devfeed.tech/tags/ml.md>), [reinforcement-learning](<https://devfeed.tech/tags/reinforcement-learning.md>), [rl](<https://devfeed.tech/tags/rl.md>), [robotics](<https://devfeed.tech/tags/robotics.md>), [simulation](<https://devfeed.tech/tags/simulation.md>), [tag-511fbf58fd45](<https://devfeed.tech/tags/tag-511fbf58fd45.md>), [tag-6faff4be08e9](<https://devfeed.tech/tags/tag-6faff4be08e9.md>), [tag-d704a344cc75](<https://devfeed.tech/tags/tag-d704a344cc75.md>), [tag-dace475544fb](<https://devfeed.tech/tags/tag-dace475544fb.md>)

### AI overview

The article reviews notable trends, papers, and engineering trade-offs discussed at ICRA 2026, with emphasis on reinforcement learning, autonomous-vehicle perception and planning pipelines, simulation, rare edge-case generation, and robotic learning. It also discusses award-winning work on manipulation, humanoid robots, and camera-conditioned policy learning.

### Source excerpt

Привет, Хабр! В начале июня в Вене прошла главная международная конференция по робототехнике и автономным системам -- International Conference on Robotics and Automation (ICRA). В этом году среди участников была и наша команда автономного транспорта Яндекса. Топиков, которые обсуждаются на ICRA, много, потому что она не только об ML -- она скорее о робототехнике в целом. Например, есть секции о механизмах и дизайне, а также о медицинских роботах. Было немало и чисто инженерных работ. Ключевой топик докладов на конференции -- RL, он же Reinforcement Learning, обучение с подкреплением. Также нас интересовали статьи по классическому пайплайну автономного автомобиля: perception + prediction + planner + simulation. Новые подходы к Robotic Learning тоже интересны, так как их можно перенести на задачи автономного транспорта. Меня зовут Егор Волков, я занимаюсь претрейном модели планирования движения в автономном транспорте Яндекса. Вместе со мной на конференцию ездил Максим Спорышев -- руководитель службы поведения и предсказания движения. В этой статье мы собрали самые интересные тренды, доклады и инженерные развилки, которые заметили на ICRA 2026, -- от Reinforcement Learning и генерации редких edge-кейсов до того, куда вообще двигается ML в робототехнике. Читать далее

## Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

DevFeed: [Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы](<https://devfeed.tech/articles/llm-24021.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/>)

Author: Martianov (red\_mad\_robot)

Published: 2025-06-27T15:23:17Z

Content type: tutorial

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [llama](<https://devfeed.tech/topics/llama.md>)

Tags: [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [false-positive](<https://devfeed.tech/tags/false-positive.md>), [few-shot](<https://devfeed.tech/tags/few-shot.md>), [few-shot-learning](<https://devfeed.tech/tags/few-shot-learning.md>), [filter](<https://devfeed.tech/tags/filter.md>), [llama](<https://devfeed.tech/tags/llama.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [tag-6faff4be08e9](<https://devfeed.tech/tags/tag-6faff4be08e9.md>), [tag-b6293b9d443d](<https://devfeed.tech/tags/tag-b6293b9d443d.md>)

### AI overview

The article describes how red_mad_robot developed a proprietary LLM-based content filter for AI services. It explains why heuristic methods such as regular expressions and keyword filters produced false positives and were easy to bypass, and outlines the use of real anonymized user queries and a structured model prompt to improve moderation.

### Source excerpt

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа -- искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись. Читать далее