LlamaCon Hackathon, първото по рода си събитие, събра над 600 регистрирани и 238 талантливи разработчици. Задачата беше да се създаде работещ проект за 24 часа, използвайки Llama API, Llama 4 Scout или Llama 4 Maverick (или комбинация от тези инструменти).
Наградният фонд беше 35 000 долара, разпределени между първа, втора и трета награда, както и награда за най-добро използване на Llama API. Жури от представители на Meta и спонсорите внимателно оцени 44 представени проекта.
Благодарим на нашите партньори Groq, Crew AI, Tavus, Lambda, Nebius и SambaNova за ценната подкрепа по време на хакатона. Всеки спонсор предостави кредити за използване, семинари от експерти, менторство, щандове за въпроси и отговори на място, съдии и дистанционна поддръжка в Discord.
Списък на победителите
След два тура на оценяване, бяха избрани първите шест проекта от 44-те представени.
OrgLens – Първа награда
OrgLens създаде система за намиране на специалисти, подпомогната от AI, която ви свързва с подходящите професионалисти във вашата организация. Анализирайки данни от различни източници, включително задачи в Jira, код и проблеми в GitHub, вътрешни документи и автобиографии, OrgLens създава изчерпателни графики на знанията и подробни профили за всеки участник. Това ви позволява да търсите експерти, използвайки разширени, подпомогнати от AI функции за търсене, и дори да взаимодействате с дигитални копия на личности, задавайки въпроси, преди да се свържете с тях. За да демонстрира функционалността си, демо уеб приложение, изградено с React, Tailwind и Django, използва GitHub API и Llama API за обработка и съхранение на данни. OrgLens рационализира намирането на експерти, улеснявайки намирането на подходящите хора за вашата работа.
OrgLens е нещо повече от система за намиране на експерти; това е ускорител на споделянето на знания и сътрудничеството вътре в предприятието. Той умело използва силата на изкуствения интелект, за да разбие информационните силози и да свърже експертизата, скрита в организацията. Представете си, когато се сблъскате с трудна задача, вече няма нужда да търсите безцелно в имейли и документи, а бързо да намерите колеги със съответния опит и умения чрез OrgLens. В допълнение, първоначалната комуникация с техните “дигитални близнаци” ще увеличи значително ефективността и скоростта на решаване на проблемите. Основното предимство на OrgLens е способността за задълбочен анализ на данни. Той може не само да извлича данни от платформи като Jira и GitHub, но може също да анализира вътрешни документи и автобиографии, за да изгради изчерпателна графика на знанията. Тази графика на знанията съдържа не само уменията и опита на служителите, но и взаимодействията им в различни проекти. Чрез тази графика на знанията, OrgLens може точно да идентифицира експерта, който най-добре отговаря на дадена задача, и да го препоръча на тези, които се нуждаят от помощ. OrgLens също така се фокусира върху потребителското изживяване. Той предоставя интуитивен и лесен за използване уеб интерфейс, където потребителите могат да търсят по ключови думи или да използват разширени филтри, за да намерят правилния експерт. Освен това, функцията “дигитален близнак” позволява на потребителите да задават предварителни въпроси и да получават бързи отговори, спестявайки време както на експерта, така и на търсещия.
Успехът на OrgLens се крие в решаването на предизвикателствата, свързани с управлението на знанията, с които се сблъскват предприятията. Много компании се сблъскват с проблемите на разпръснатите умения на служителите и трудния достъп до информация, което води до загуба на ресурси и ниска ефективност. Автоматизирайки процеса на намиране на експерти, OrgLens ефективно решава този проблем, носейки значителни предимства на предприятията:
- Увеличаване на производителността: Служителите могат да намерят необходимата помощ по-бързо, като по този начин ускоряват напредъка на проекта.
- Насърчаване на иновациите: Чрез свързване на експерти от различни области, могат да бъдат генерирани нови идеи и решения.
- Оптимизиране на използването на ресурси: Избягва се дублиране на усилията и загуба на ресурси, подобрявайки общата ефективност.
- Повишаване на ангажираността на служителите: Осигурява улеснено споделяне на знания и опит, като по този начин се повишава ангажираността и чувството за принадлежност.
Compliance Wizards – Втора награда
Compliance Wizards създаде анализатор на транзакции, подпомогнат от AI, за откриване на измами и предупреждаване на потребителите въз основа на персонализирани алгоритми за оценка на риска. Известия по имейл се изпращат на потребителите, подканващи ги да докладват или потвърдят транзакцията. След това потребителите могат да докладват и потвърждават с AI гласов асистент. Използвайки мултимодалността на Llama API, оценителите на измами могат да качват информация за клиентите и да търсят свързани новини за своите клиенти, за да помогнат да се определи дали клиентите участват в някакви забележителни престъпни дейности.
Compliance Wizards, регулатор за съответствие, създаде анализатор на транзакции, подпомогнат от AI, предназначен да идентифицира подозрителни дейности и да предупреждава потребителите чрез сложни алгоритми за оценка на риска. Тази система работи чрез изпращане на известия по имейл на потребителите, подканващи ги да прегледат и потвърдят определени транзакции. След това потребителите могат да взаимодействат с гласов асистент, задвижван от AI, за да докладват транзакции или да потвърдят тяхната легитимност. Чрез използване на мултимодалните възможности на Llama API, оценителите на измами могат да качват информация за клиентите и да търсят свързани новини, за да помогнат да се определи дали клиентите участват в някакви забележителни престъпни дейности.
Същността на Compliance Wizards е в мощния AI двигател, който може да анализира данните за транзакциите в дълбочина, за да идентифицира потенциални модели на измами. Двигателят не само открива конвенционални измами, но също така извършва персонализирани оценки на риска въз основа на специфичните рискови профили на клиентите, като по този начин подобрява точността на откриване на измами. Освен това, Compliance Wizards интегрира функция за търсене на новини, която позволява бързо събиране на съответна информация за клиентите, като например споменавания в медиите и правни досиета. Тази контекстуална информация може да бъде от решаващо значение при оценката на общия рисков профил на клиента и идентифицирането на потенциални рискови фактори.
AI гласовият асистент е друг ключов компонент на Compliance Wizards. Той предоставя на потребителите удобен и ефективен начин за докладване и потвърждаване на транзакции, особено когато са в движение. Гласовият асистент може също така да отговаря на въпроси относно транзакциите и да предоставя насоки за това как да се спазват съответните разпоредби.
Основните предимства на Compliance Wizards са многостранният подход към сигурността:
- Разширена оценка на риска: Може по-точно да идентифицира потенциални измами чрез персонализирани алгоритми за оценка на риска.
- Анализ на транзакции в реално време: Може да открива подозрителни дейности своевременно, като наблюдава всички транзакции в реално време.
- Контекстуално осъзнаване: Може да събира новинарска информация, като по този начин оценява цялостно рисковия профил на клиентите.
- Лесно отчитане: Предоставя гласов асистент, който опростява процесите на отчитане и потвърждаване.
Compliance Wizards е цялостно решение за съответствие, което помага на компаниите да минимизират рисковете от измами и да спазват съответните разпоредби.
Llama CCTV Operator – Трета награда
Екип, воден от Agajan Torayev, изгради Llama CCTV AI контролна стая, която автоматично идентифицира персонализирани събития от видеозапис без никакъв финно настройване на модела. Операторът може да дефинира видео събития на обикновен език. Използвайки мултимодалното разбиране на изображенията на Llama 4, системата улавя и открива движение на всеки пет кадъра, за да оцени тези предварително дефинирани събития и да ги докладва на оператора.
Идеята зад Llama CCTV Operator е да даде на системите за наблюдение интелигентност, позволяваща им активно да идентифицират необичайни събития, вместо просто да записват видео пасивно. Системата използва мощните възможности на Llama 4 за разбиране на изображения, позволявайки анализ на видео потоци в реално време и откриване на широк спектър от предварително определени събития, като подозрителна дейност, неоторизиран достъп или опасности за безопасността. Операторът може да дефинира тези събития на обикновен език, без да изисква каквито и да било специализирани знания за машинно обучение или компютърно зрение.
Системата работи, като улавя и анализира движение на всеки пет кадъра и след това използва мултимодалните възможности на Llama 4, за да оцени дали уловеното движение съответства на някое от предварително определените събития. Ако бъде намерено съвпадение, системата незабавно ще докладва за събитието на оператора, заедно със съответната контекстуална информация.
Основните предимства на Llama CCTV Operator включват:
- Не се изисква финно настройване: Няма нужда от финно настройване на модела, което значително опростява процеса на внедряване и поддръжка.
- Персонализирано откриване на събития: Операторът може да дефинира персонализирани събития за наблюдение, използвайки обикновен език, като по този начин отговаря на специфични нужди за сигурност.
- Анализ в реално време: Системата може да анализира видео потоци в реално време, като по този начин открива подозрителна активност възможно най-скоро.
- Автоматично отчитане: Системата автоматично докладыва за откритите събития на оператора, като по този начин намалява нуждата от ръчно наблюдение.
Geo-ML – Най-добро използване на Llama API
Геологът William Davis използва Llama 4 Maverick и GemPy, за да генерира възможни места за копаене, топографски карти и 3D геоложки модели на минерални находища. Geo-ML работи, като обработва 400 страници геоложки доклади, консолидира информацията в структуриран, специфичен за геоложката област език и след това го използва, за да генерира 3D изображения на подземната геология.
“Това е първият път, когато наистина използвам LLM API за извличане на изключително дълъг текст и изображения от геоложки изследователски статии, така че използвах свръхдългия контекстен прозорец на Llama Maverick, заедно с текстовите и мултимодални възможности за изображения, за да извлека текст и да го преобразувам в специфичен за домейна език, който дава компресирана версия на всичко, което се съхранява в документа”, каза Davis. “Прекарвам по-голямата част от времето си, четейки геоложки документи. Ще бъде страхотно да имам LLM, който да върши тази работа вместо мен във фонов режим.”
Геологът Уилям Дейвис умело използва Llama 4 Maverick и GemPy, създавайки нов метод за геоложко моделиране. Geo-ML има за цел да използва силата на изкуствения интелект, за да извлече скрита информация от големи геоложки данни, използвайки я за създаване на полезни и лесни за разбиране 3D модели.
Системата работи, като обработва дълги геоложки изследователски статии, често 400 страници или повече, и консолидира информацията в структуриран геоложки език, специфичен за областта. Този език улавя ключовите геоложки характеристики, структури и минерални находища, описани в докладите. След това системата използва този език, за да генерира 3D изображения на подземната геология, помагайки на геолозите да визуализират и анализират подземната среда.
Самият Дейвис подчерта значението на дългия контекстен прозорец и мултимодалните възможности на Llama 4 Maverick при възможността за Geo-ML. Дългият контекстен прозорец позволява на системата да обработва цели изследователски статии наведнъж, докато мултимодалните възможности ѝ позволяват да извлича както текст, така и изображения от документите.
Основните предимства на Geo-ML са способността му да:
- Автоматизира геоложкото моделиране: Автоматизира процеса на геоложко моделиране, намалявайки времето и усилията, необходими за ръчен анализ.
- Събира скрита информация: Събира скрита информация от големи геоложки доклади, помагайки на геолозите да открият потенциални места за копаене и минерални находища.
- Създава 3D модели: Създава 3D изображения на подземната геология, помагайки на геолозите да прегледат и анализират подземната среда.
- Ускорява геоложките изследвания: Ускорява процеса на геоложки изследвания, като ускорява геоложкото моделиране.
Special Mention: Team Concierge
Един от финалистите, наречен Concierge, се отличи с това, че дойде на състезанието със собствен GPU.
“Вярваме, че най-добрият аспект на Llama 4 Maverick е неговата разредена природа на сместа от експерти и достъпността с отворен код, което позволява финни настройки,” казва екипът. “Meta наскоро пусна отличен инструмент за финни настройки, tool на GitHub. Използвайки Llama API, компилирахме данни от множество източници, за да създадем QA набори от данни и да коригираме модела Llama 4 Maverick. Планираме да го представим на открити бенчмаркове, като се има предвид, че в момента ни липсва кодер Llama 4 и със своя контекстен прозорец от 1M, той има потенциала изключение”.
Уникалният метод на Concierge е да се фокусира върху финни настройки на модела Llama 4 Maverick, за да подобри производителността си в специфични задачи. Екипът вярва, че разредената природа на сместа от експерти на Llama 4 Maverick, комбинирана с достъпността с отворен код, го прави идеален кандидат за финни настройки.
За да финно настрои модела, екипът е компилирал данни от многобройни източници, за да създаде QA набори от данни. След това са използвали инструментът за финни настройки на Meta, за да обучат модела. Екипът планира да изпрати финно настроения модел в отворени бенчмаркове, за да оцени работата си.
Гледайте представянията на финалистите
Можете да гледате представянията на финалистите в YouTube.
Присъединете се към следващия хакатон на Llama
Разработчиците могат да кандидатстват за участие в следващия хакатон на Llama, който ще се проведе от 31 май до 1 юни 2025 г. в Ню Йорк.