Компании

Diversity

· сайт
агентство — определили по: 14 участий в отраслевых рейтингах
Выручка
не знаем
рассказать
Первых мест
8
рейтинги издателей
В рейтингах
14
участий про компанию
Сотрудников
не знаем
рассказать

Кто это

Рекламное агентство. Участий в рейтингах про саму компанию — 14, из них первых мест 8. За последний год у компании 19 поводов со ссылкой на источник. Чего мы про компанию не знаем: История, Клиенты, услуги и кейсы.

за фразой источник наш вывод чего не знаем
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Рейтинги и награды

МестоРейтингИздательГод
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Consumer Promotion AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Direct / CRM AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Event AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Наведенное знание AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Готовность рекомендовать AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Интегрированные кампании AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Сотрудничество AdIndex 2021
1 AdIndex BTL-агентства 2021 — Спонтанное знание AdIndex 2021
2 AdIndex BTL-агентства 2021 — Digital AdIndex 2021
2 AdIndex BTL-агентства 2021 — POSM AdIndex 2021
2 AdIndex BTL-агентства 2021 — Trade AdIndex 2021
34 AdIndex BTL-агентства 2021 — Карта рейтингов AdIndex 2021
8 AdIndex организаторы мероприятий 2017 — B2C AdIndex 2017
13 AdIndex организаторы мероприятий 2017 — Events AdIndex 2017
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Поводы для звонка

Рейтинг
AdIndex, 2021
Движение в рейтинге — повод обсудить позицию и подрядчиков
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Consumer Promotion»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Learning Hierarchical Skill Policies with Offline Quality-Diversity Reinforcement Learning
arXiv:2608.19684v1 Announce Type: cross Abstract: Recent studies investigate how to leverage pre-collected datasets to improve the policy performance and sample efficiency of RL. One promising approach to achieve this goal is to employ a two-stage strategy: In the first stage…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
A comparison between ceiling-mounted FMCW, IR-UWB and Wi-Fi radar for in-bedroom human activity monitoring and sleep interruption detection
arXiv:2608.20322v1 Announce Type: new Abstract: Despite their growing importance for contact-free radio frequency (RF) based healthcare monitoring, different radio technologies such as frequency-modulated continuous wave (FMCW) radar, impulse radio ultra-wideband (IR-UWB), and…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Better Call Graphs: A New Dataset of Function Call Graphs for Malware Classification
arXiv:2512.20872v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Function call graphs (FCGs) have emerged as a powerful abstraction for malware detection, capturing the behavioral structure of applications beyond surface-level signatures. Their utility in traditional program analysis…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Hallucination as a Feature, not a Defect: Evaluating a multi-agent architecture to transform speculative language-model outputs into testable scientific…
arXiv:2608.19206v1 Announce Type: new Abstract: Contemporary Large Language Models (LLMs) are increasingly aligned to suppress hallucinations, prioritizing factual retrieval over combinatorial creativity. While crucial for mitigating misinformation, this alignment may also…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Mitigating Identity Essentialism in LLM Agents with Longitudinal Life Trajectories
arXiv:2608.19621v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) offer a scalable approach to social simulation, but their credibility depends on how agents are constructed. Existing methods can partially reproduce population-level patterns, yet often fail to…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
ReAugment: Model Zoo-Guided RL for Few-Shot Time Series Augmentation and Forecasting
arXiv:2409.06282v5 Announce Type: replace Abstract: Time series forecasting, particularly in few-shot learning scenarios, is challenging due to the limited availability of high-quality training data. To address this, we present a pilot study on using reinforcement learning (RL)…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
ProteinZero: Self-Improving Protein Generation via Online Reinforcement Learning
arXiv:2506.07459v4 Announce Type: replace Abstract: Protein generative models have shown remarkable promise in protein design, yet their success rates remain constrained by reliance on curated sequence-structure datasets and by misalignment between supervised objectives and…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Generating Diverse Personas for User Simulators to Test Interview Dialogue Systems
arXiv:2608.19549v1 Announce Type: new Abstract: This paper addresses the issue of the significant labor required to test interview dialogue systems. While interview dialogue systems are expected to be useful in various scenarios, like other dialogue systems, testing them with…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Are LLMs becoming similarly creative? Evidence from three years of models
arXiv:2608.19437v1 Announce Type: new Abstract: Many benchmarks track Large Language Model (LLM) performance on tasks with verifiable answers, but less is known about how LLM performance is evolving on open-ended tasks, where creativity, originality and diversity may matter as…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Stopping and Routing LLM Judge Panels
arXiv:2608.19802v1 Announce Type: new Abstract: LLM evaluation pipelines often have many candidate judges: general LLM-as-a-judge prompts, reward models, safety classifiers, confidence variants, and task-specific verifiers. The deployment question is not only which judge is…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Global Index on Responsible AI 2026 : Conceptual Framework and Methodology
arXiv:2608.18122v1 Announce Type: cross Abstract: This report presents the methodology of the Global Index on Responsible AI (GIRAI), 2nd Edition. This edition refines the 1st Edition by strengthening the distinction between framework existence and implementation, restructuring…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Test-Time Scaling in the Wild: Why Exploitation, Not Exploration, Is the Bottleneck
arXiv:2608.18931v1 Announce Type: new Abstract: Test-time scaling (TTS) improves language model outputs by spending additional inference compute - generating multiple candidates, searching over partial sequences, or iteratively refining drafts. These techniques yield large…
источник: arXiv cs.CL, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Simple, Safe, and Overlooked: Reclaiming Sustainable Domain Generalization with Statistical Color Matching
arXiv:2608.18915v1 Announce Type: cross Abstract: Hardware shifts, color variations, and changing patient characteristics between development and deployment routinely break trained medical image classifiers. Existing remedies fall short: standard color jittering provides…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
PGFS++: Molecular Property Improvement under Synthesis and Diversity Constraints
arXiv:2608.19121v1 Announce Type: new Abstract: Improving molecular properties, such as drug-likeness or binding affinity, is a recurring task in early-stage drug discovery. However, molecules optimized in an unconstrained chemical space have limited practical value if they…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Coordination on a Budget: Federated Active Learning with Few Labels
arXiv:2608.18634v1 Announce Type: new Abstract: Federated Active Learning (FAL) addresses the dual challenges of data privacy and label scarcity, where the absence of a global data view introduces additional hurdles for coordinated query selection. We study cross-silo FAL in…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Hierarchical Classification via Cascading Feature Elimination: Application to Human Phenotype Ontology-Aligned Facial Phenotyping (FaceMesh2HPO)
arXiv:2607.05585v2 Announce Type: replace-cross Abstract: FaceMesh2HPO is a framework for classifying facial phenotypic descriptors aligned with the Human Phenotype Ontology (HPO) to support clinical diagnosis. Using annotations from 124 clinicians across 10 disorders (107 HPO…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Training-Free Inference-Time Self-Reflection and Cost-Bounded Early Stopping for Large Language Models
arXiv:2608.18884v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement-learning training of reasoning LLMs (e.g., GRPO) is expensive and requires a controllable environment, committing every contribution to a full training pipeline. We present EvoResearcher, a training-free…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Публичный инфоповод — лёгкий вход в разговор без «холода»
Fractional Decay KV-Cache: Ownership-Aware Memory Management for Improved Inference Relevancy in Dialog Systems
arXiv:2608.18098v1 Announce Type: cross Abstract: Key-value (KV) caching is essential for efficient autoregressive inference in transformer based dialog systems, yet existing strategies treat all cached entries uniformly or apply coarse eviction heuristics that fail to adapt as…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Руководство

Руководство неизвестно В открытых публикациях, которые мы разобрали, назначений по этой компании не было.
поправить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Реквизиты

Реквизитов, кроме ИНН, у нас нетКомпания не проходила сверку с государственным реестром.
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Вакансии

ДолжностьГородОпубликована
Account manager/Senior account manager (Event\BTL) Москва 19 августа 2026
Junior Account Manager (Event) Москва 13 августа 2026
Account Executive / Junior Account Manager / Младший менеджер по работе с клиентами Москва 4 августа 2026
Senior Account Manager (Event) Москва 23 июля 2026
Junior Account Manager (BTL/Event) Москва 9 июля 2026

Хроника

Рейтинг
вчера
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Consumer Promotion»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 22 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Stopping and Routing LLM Judge Panels
arXiv:2608.19802v1 Announce Type: new Abstract: LLM evaluation pipelines often have many candidate judges: general LLM-as-a-judge prompts, reward models, safety classifiers, confidence variants, and task-specific verifiers. The deployment question is not only which judge is…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Are LLMs becoming similarly creative? Evidence from three years of models
arXiv:2608.19437v1 Announce Type: new Abstract: Many benchmarks track Large Language Model (LLM) performance on tasks with verifiable answers, but less is known about how LLM performance is evolving on open-ended tasks, where creativity, originality and diversity may matter as…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Generating Diverse Personas for User Simulators to Test Interview Dialogue Systems
arXiv:2608.19549v1 Announce Type: new Abstract: This paper addresses the issue of the significant labor required to test interview dialogue systems. While interview dialogue systems are expected to be useful in various scenarios, like other dialogue systems, testing them with…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
ProteinZero: Self-Improving Protein Generation via Online Reinforcement Learning
arXiv:2506.07459v4 Announce Type: replace Abstract: Protein generative models have shown remarkable promise in protein design, yet their success rates remain constrained by reliance on curated sequence-structure datasets and by misalignment between supervised objectives and…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
ReAugment: Model Zoo-Guided RL for Few-Shot Time Series Augmentation and Forecasting
arXiv:2409.06282v5 Announce Type: replace Abstract: Time series forecasting, particularly in few-shot learning scenarios, is challenging due to the limited availability of high-quality training data. To address this, we present a pilot study on using reinforcement learning (RL)…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Mitigating Identity Essentialism in LLM Agents with Longitudinal Life Trajectories
arXiv:2608.19621v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) offer a scalable approach to social simulation, but their credibility depends on how agents are constructed. Existing methods can partially reproduce population-level patterns, yet often fail to…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Hallucination as a Feature, not a Defect: Evaluating a multi-agent architecture to transform speculative language-model outputs into testable scientific…
arXiv:2608.19206v1 Announce Type: new Abstract: Contemporary Large Language Models (LLMs) are increasingly aligned to suppress hallucinations, prioritizing factual retrieval over combinatorial creativity. While crucial for mitigating misinformation, this alignment may also…
источник: arXiv cs.CL, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Better Call Graphs: A New Dataset of Function Call Graphs for Malware Classification
arXiv:2512.20872v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Function call graphs (FCGs) have emerged as a powerful abstraction for malware detection, capturing the behavioral structure of applications beyond surface-level signatures. Their utility in traditional program analysis…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
A comparison between ceiling-mounted FMCW, IR-UWB and Wi-Fi radar for in-bedroom human activity monitoring and sleep interruption detection
arXiv:2608.20322v1 Announce Type: new Abstract: Despite their growing importance for contact-free radio frequency (RF) based healthcare monitoring, different radio technologies such as frequency-modulated continuous wave (FMCW) radar, impulse radio ultra-wideband (IR-UWB), and…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
2 дн. назад
Learning Hierarchical Skill Policies with Offline Quality-Diversity Reinforcement Learning
arXiv:2608.19684v1 Announce Type: cross Abstract: Recent studies investigate how to leverage pre-collected datasets to improve the policy performance and sample efficiency of RL. One promising approach to achieve this goal is to employ a two-stage strategy: In the first stage…
источник: arXiv cs.LG, 21 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Fractional Decay KV-Cache: Ownership-Aware Memory Management for Improved Inference Relevancy in Dialog Systems
arXiv:2608.18098v1 Announce Type: cross Abstract: Key-value (KV) caching is essential for efficient autoregressive inference in transformer based dialog systems, yet existing strategies treat all cached entries uniformly or apply coarse eviction heuristics that fail to adapt as…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Training-Free Inference-Time Self-Reflection and Cost-Bounded Early Stopping for Large Language Models
arXiv:2608.18884v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement-learning training of reasoning LLMs (e.g., GRPO) is expensive and requires a controllable environment, committing every contribution to a full training pipeline. We present EvoResearcher, a training-free…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Hierarchical Classification via Cascading Feature Elimination: Application to Human Phenotype Ontology-Aligned Facial Phenotyping (FaceMesh2HPO)
arXiv:2607.05585v2 Announce Type: replace-cross Abstract: FaceMesh2HPO is a framework for classifying facial phenotypic descriptors aligned with the Human Phenotype Ontology (HPO) to support clinical diagnosis. Using annotations from 124 clinicians across 10 disorders (107 HPO…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Coordination on a Budget: Federated Active Learning with Few Labels
arXiv:2608.18634v1 Announce Type: new Abstract: Federated Active Learning (FAL) addresses the dual challenges of data privacy and label scarcity, where the absence of a global data view introduces additional hurdles for coordinated query selection. We study cross-silo FAL in…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
PGFS++: Molecular Property Improvement under Synthesis and Diversity Constraints
arXiv:2608.19121v1 Announce Type: new Abstract: Improving molecular properties, such as drug-likeness or binding affinity, is a recurring task in early-stage drug discovery. However, molecules optimized in an unconstrained chemical space have limited practical value if they…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Simple, Safe, and Overlooked: Reclaiming Sustainable Domain Generalization with Statistical Color Matching
arXiv:2608.18915v1 Announce Type: cross Abstract: Hardware shifts, color variations, and changing patient characteristics between development and deployment routinely break trained medical image classifiers. Existing remedies fall short: standard color jittering provides…
источник: arXiv cs.LG, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Test-Time Scaling in the Wild: Why Exploitation, Not Exploration, Is the Bottleneck
arXiv:2608.18931v1 Announce Type: new Abstract: Test-time scaling (TTS) improves language model outputs by spending additional inference compute - generating multiple candidates, searching over partial sequences, or iteratively refining drafts. These techniques yield large…
источник: arXiv cs.CL, 20 августа 2026
Новость
3 дн. назад
Global Index on Responsible AI 2026 : Conceptual Framework and Methodology
arXiv:2608.18122v1 Announce Type: cross Abstract: This report presents the methodology of the Global Index on Responsible AI (GIRAI), 2nd Edition. This edition refines the 1st Edition by strengthening the distinction between framework existence and implementation, restructuring…
источник: arXiv cs.AI, 20 августа 2026
Вакансия
4 дн. назад
Ищут: Account manager/Senior account manager (Event\BTL)
Компания опубликовала вакансию.
источник: hh.ru, 19 августа 2026
Вакансия
1 нед. назад
Ищут: Junior Account Manager (Event)
Компания опубликовала вакансию.
источник: hh.ru, 13 августа 2026
Вакансия
2 нед. назад
Ищут: Account Executive / Junior Account Manager / Младший менеджер по работе с клиентами
Компания опубликовала вакансию.
источник: hh.ru, 4 августа 2026
Вакансия
1 мес. назад
Ищут: Senior Account Manager (Event)
Компания опубликовала вакансию.
источник: hh.ru, 23 июля 2026
Вакансия
1 мес. назад
Ищут: Junior Account Manager (BTL/Event)
Компания опубликовала вакансию.
источник: hh.ru, 9 июля 2026
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Direct / CRM»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Event»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Наведенное знание»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Готовность рекомендовать»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Интегрированные кампании»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Сотрудничество»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
34 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Карта рейтингов»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
2 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Digital»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
2 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — POSM»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
1 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Спонтанное знание»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2021
2 место в рейтинге «AdIndex BTL-агентства 2021 — Trade»
AdIndex, 2021.
источник: AdIndex, 1 июля 2021
Рейтинг
1 июля 2017
8 место в рейтинге «AdIndex организаторы мероприятий 2017 — B2C»
AdIndex, 2017.
источник: AdIndex, 1 июля 2017
Рейтинг
1 июля 2017
13 место в рейтинге «AdIndex организаторы мероприятий 2017 — Events»
AdIndex, 2017.
источник: AdIndex, 1 июля 2017

Чего мы про компанию не знаем

Этих разделов нет ни у одной компании в справочнике: таких источников у нас пока нет вовсе. Знаете — расскажите, и на странице появится то, что вы написали, а не наш пересказ.

История
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.

Клиенты, услуги и кейсы
поправить или дополнить

Правка уйдёт редактору и появится на сайте после ближайшей сборки. Если почта на домене компании — пометим «со слов компании». Оценки людей не принимаем: правила.