Коротко
- AI Open News провела хакатон AI News Hack: участники строили ML-сервис классификации новостей и удаления дубликатов для Telegram-ассистента.
- Зарегистрировались 502 участника и 152 команды, загружено 42 решения, 10 дошли до финального питчинга.
- Задача включала два алгоритма: поиск пар почти идентичных новостей и классификацию сообщений по 25+ категориям на неразмеченных данных (unsupervised).
- Требования к решению: REST API на FastAPI в Docker, репозитории с кодом и скриптами обучения, замер времени работы.
- Победила команда FAI, получившая главный приз 500 000 рублей; лучшее решение внедрено в реальный продукт AI Open News.
Обновлено: 23 июля 2025
В сентябре 2023 года прошел хакатон AI News Hack. Организатор соревнования – AI Open News. Компания разработала одноименного Telegram-ассистента, который фильтрует новостные ленты и уведомляет только о важных событиях по заданному расписанию.
На конкурсе участники получили возможность разработать ML-решение для виртуального помощника, которое сможет классифицировать тексты новостей, определять и удалять дубликаты. Лучший проект был внедрен в реальный бизнес AI Open News.
Подробнее о соревновании – в этом кейсе.
Цели проведения хакатона
Хакатон – отличный способ проверки новых технологий на реальных кейсах, изучения ИТ-рынка и актуальных продуктов. AI News Hack не стал исключением.
Хакатоны являются эффективным инструментом для решения технологических задач компании. Они позволяют быстро создавать прототипы решений, находить нестандартные подходы к решению задач, формировать команду для дальнейшего развития проекта.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Другое важное направление AI News Hack – поиск талантливых специалистов, их погружение в специфику конкретных задач. Команда Telegram-ассистента рассматривала соревнование как инструмент для поиска не только подходящих решений, но и людей, способных их разрабатывать и поддерживать.
Помимо денежных призов участники хакатонов AI News получают невероятно ценные знания, навыки и умения, а также опыт работы в команде над реальными задачами и проектами. Более того, призерам и победителям хакатона может быть предложено дальнейшее сотрудничество с организаторами или трудоустройство в компанию.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Задача соревнования
Цель хакатона – разработка сервиса классификации новостей, идентификации и удаления дубликатов. Участникам предстояло обучить модель, способную эффективно определять одинаковые текстовые фрагменты в больших блоках информации и классифицировать их.
Было необходимо создать два алгоритма:
- Алгоритм, который способен точно и быстро идентифицировать пары текстов, содержащих схожие или практически идентичные новости.
- Алгоритм, классифицирующий тип сообщения по более чем 25 категориям.
Решаемая проблема. Telegram – одно из самых популярных приложений для чтения и обсуждения новостей. Но в нем существует множество каналов, которые охватывают широкий спектр тем и нередко дублируют друг друга. Такая информация не предоставляет интереса – пользователь уже видел ее. Получение сообщений без дубликатов очень важно – это позволяет читать только актуальные новости.
Необходимость создания бота появилась из-за удобства, доступности, функциональности и простоты использования данного подхода. Кроме того, учитывая, что многие пользователи в основном узнают новости через Telegram, мы стремились быть ближе к нашей аудитории и предоставить им информацию в максимально удобном для них формате.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Датасеты. Участники получили два набора данных без разметки из реальных Telegram-каналов. Среди них могли встречаться короткие фразы, предложения и абзацы текста. Обучать алгоритмы предстояло по unsupervised подходу. Конкурсантам было разрешено использовать различные методы NLP и глубокого обучения, включая предобученные модели.
Ожидаемый результат:
- Репозиторий с исходным кодом (REST API и сервисы обучения моделей). API должен быть реализован на FastAPI и обернут в Docker.
- Репозиторий со скриптами обучения моделей.
- Время работы алгоритма для поиска дубликатов и классификации.
Инструменты Codenrock
Площадку для проведения ML-соревнования предоставил Codenrock. На этапе разработки задачи эксперты помогли оформить ее в понятном виде и подготовить исходные данные для участников в GitLab:
- Датасеты, подходящие для обучения и тестирования моделей.
- Benchmark-файл с ответами.
- Метод расчета результата решения.
- Выбор подходящей метрики.
После начала соревнования команды получили доступ к собственному репозиторию GitLab с готовым baseline-решением, которое предстояло доработать. В распоряжении участников – все необходимые инструменты для работы с машинным обучением: возможность загружать собственный код, проверять результативность обученных моделей и отслеживать изменение метрик после каждого инференса. Расчет и сборка выполнялись на серверах, оптимизированных для работы с ИИ.
Помимо предоставления площадки для ML-соревнования, Codenrock занималась остальными этапами проведения хакатона:
- Привлечение аудитории. За месяц до начала AI News Hack стартовала рекламная кампания мероприятия: email-рассылки, размещение постов в соцсетях и СМИ, подготовка экспертных материалов для блога на сайте.
- Сбор и регистрация участников. На сайте была создана страница соревнования. Пользователи могли изучить всю информацию о хакатоне, заполнить анкету и присоединиться к конкурсу.
- Формирование команд. На платформе участники могли найти тиммейтов или создать собственную команду.
- Коммуникация. Кураторы хакатона сопровождали конкурсантов на всех этапах соревнования, помогали регистрироваться, собираться в команды и загружать решения, напоминали о дедлайнах.
- Взаимодействие с жюри. Эксперты Codenrock консультировали организаторов во время подготовки и оценки решений участников.
- Подведение итогов. После завершения хакатона была доступна вся статистика по участникам, решениям и итогам маркетинговой кампании.
Результаты хакатона
На AI News Hack зарегистрировались 502 участника, было сформировано 152 команды и загружено на платформу 42 решения , 10 из которых представлены на финальном питчинге.
Большинство конкурсантов владели профильными навыками: машинное обучение, алгоритмы и структуры данных, Python, PyTorch, SQL. Самые популярные сферы деятельности участников – Data Scientist, бэкенд-разработчик, аналитик, исследователь и студент. Уровень квалификации – от trainee до senior и lead.
🥇 Победитель соревнования – команда FAI, которая стала обладателем главного приза в 500 000 рублей.
Лучшее решение не осталось на этапе прототипов – оно было использовано для улучшения Telegram-ассистента, а команду пригласили в компанию для дальнейшего развития проекта.
Разработки победителя были внедрены в реальные бизнес-процессы компании в полном объеме – нейросетевая модель классификации информационно-новостных сообщений и механизм идентификации и удаления синтаксических и семантических дубликатов. Созданные подходы к обработке информации продолжают развиваться и совершенствоваться.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Отзывы организаторов
На данный момент бот полноценно функционирует, но продолжает активно развиться. Ведется работа по совершенствованию всех компонентов, используемых для обеспечения бесперебойной и высокопроизводительной работы продукта. Немалое внимание уделяется развитию пользовательского интерфейса, функционала и использованию технологий машинного обучения для максимальной персонализации взаимодействия с каждым из пользователей.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Дальнейшие планы
AI News Hack завершен, но возможность «прокачать» новостного ассистента, выиграть призы и получить предложение о сотрудничестве от AI Open News снова открыта. Компания приглашает участников на новый хакатон для маркетологов – AI News Marketing.
После успешного проведения хакатона по искусственному интеллекту, который позволил нам эффективно удалять дублирующийся контент, мы видим огромные возможности для дальнейшего роста. Теперь наша цель — донести ценность бота до широкой аудитории, помогая людям получать актуальные новости из Telegram-каналов без лишнего информационного шума.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Задача соревнования – разработать и реализовать маркетинговую стратегию для Telegram-ассистента.
Призовой фонд – 500 000 рублей.
Победители, кроме денежного приза, получат бюджет более 45 000 000 рублей на реализацию своих самых грандиозных планов по продвижению AI-помощника.
Хакатон позволит нам объединить усилия креативных специалистов в области маркетинга для разработки инновационных стратегий продвижения. Мы стремимся найти новые способы коммуникации с нашей аудиторией, чтобы максимально подчеркнуть преимущества и уникальные возможности нашего бота. Это расширит нашу пользовательскую базу и усилит ценность, которую мы предлагаем каждому пользователю.
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Этапы соревнований:
- 4-18 октября. Командам предстоит подготовить медиа-планы и начать их реализацию бесплатными методами. Эксперты оценят оригинальность концепции, оптимизацию расходов и первые результаты.
- 19-25 октября. Подведение итогов первого этапа и защита концепций. Участники, которые подготовят самые сильные планы и смогут привлечь больше всего реальных подписчиков для виртуального помощника, пройдут дальше.
- 26 октября – 8 ноября. Успешно завершившие первый этап команды получат бюджет для тестирования своих гипотез.
- 8-10 ноября. Подведение итогов: эксперты оценивают результаты продвижения виртуального помощника и приглашают лучшие команды на финальный онлайн-питчинг, по результатам которого будет определен победитель.
Регистрация открыта до 4 октября!
Будущим участникам хакатона для достижения высоких результатов и победы в хакатоне хотим посоветовать взглянуть на задачу с разных сторон, оценить преимущества, недостатки и риски каждого из подходов. Лучшее решение должно отличаться своей оригинальностью, новизной гипотез и, конечно же, подтверждено высокими результатами.
Не ограничивайтесь узкими областями и стандартными стратегиями – рассмотрите разнообразные сферы деятельности, различные возрастные и демографические группы, не упускайте из внимания географический фактор, выберите как можно больше эффективных способов распространения информации. Желаем успехов!
Никита Ворожбитов, Python & ML-developer в AI Open News
Частые вопросы
Какую задачу решали участники хакатона AI News Hack?
Разработать ML-сервис для Telegram-ассистента AI Open News: два алгоритма — идентификация пар схожих или почти идентичных новостей (поиск дубликатов) и классификация сообщений по более чем 25 категориям. Обучение шло по unsupervised-подходу на неразмеченных данных из реальных Telegram-каналов.
Какие результаты показал AI News Hack?
Зарегистрировались 502 участника, сформировано 152 команды, загружено 42 решения, 10 из которых дошли до финального питчинга. Победила команда FAI, получившая главный приз 500 000 рублей, а лучший проект был внедрён в реальный бизнес AI Open News.
Что брала на себя платформа Codenrock при проведении хакатона?
Помощь в оформлении задачи и подготовке данных в GitLab (датасеты, benchmark-файл, метрика), рекламную кампанию за месяц до старта (рассылки, соцсети, СМИ), страницу регистрации, формирование команд, сопровождение кураторами, консультации жюри и итоговую статистику по участникам и решениям.
Зачем компании проводить хакатон вместо обычного найма?
По опыту AI Open News хакатон позволяет быстро получить прототипы решений, нестандартные подходы и одновременно найти людей, способных развивать проект: призёрам и победителям может быть предложено сотрудничество или трудоустройство. Лучшее решение AI News Hack внедрили в продукт компании.
