Call Prep: Екатерина Муравлёва × Научная Премия Сбера

Время: 16:30 MSK, 27 февраля 2026
Тема: Статус reviewer4 / AI 4th Expert

---

Контекст

Проект: reviewer4 — AI-агент оценки заявок для Научной Премии Сбера
- Премия: заявка поступает к 3 экспертам-людям + 4й эксперт = AI-агент
- Агент ставит оценку и критерии по заявке
- Дедлайн приёма заявок: 30 апреля 2026
- Репозиторий: github.com/art-int-4-science/reviewer4

Утренний статус (08:22 Даниил → Екатерина): отчёт по 7 проектам AI4Science

Статус Альберта (отчёт 10:00-10:08 в TG)

• 3 стратегии (v1/v2/v3) протестированы
• 13+ моделей прогнаны на заявках
• ETL реорганизован (структура данных / pipeline)
• 170+ тестов написаны
• Затраты API: ~$30 на тестирование

Ключевые темы для звонка

1. Текущий статус v3 — какая стратегия лучше всего работает? Метрики качества?
2. Интеграция — как AI-агент встроится в процесс? API endpoint или веб-интерфейс?
3. Датасет для оценки — есть ли реальные заявки для калибровки? (из 2024 года)
4. Дедлайн и roadmap — что нужно к 30 апреля (открытие приёма заявок)?
5. Критерии оценки — финальная версия критериев зафиксирована?
6. Масштаб — сколько заявок ожидается в 2026? Параллелизм агентов?

Что знает Даниил

• Иван Столяров (26 фев) залил заявки + экспертизу 2024: 91 заявка, таблицы оценок на SberDisk
• Это потенциальный датасет для обучения/оценки качества reviewer4

Вопросы, которые может задать Екатерина

• Когда будет демо готово?
• Можно ли посмотреть пример оценки агентом реальной заявки?
• Как обеспечить качество оценки сопоставимое с экспертами-людьми?

После звонка

• Обновить Научная премия сбера.md с конкретными next_steps
• Если нужен демо → создать задачу с дедлайном для Альберта
• Если нужно калибровать по 91 заявке Столярова → задача в Todoist