Привет! Меня зовут Андрей, я технологический предприниматель в сфере искусственного интеллекта (ИИ).

Я обладаю обширными знаниями в области ИИ, а также богатым практическим опытом разработки ИИ-продуктов любой сложности и их вывода на международный рынок. Если вам нужно запустить ИИ-стартап с нуля или внедрить ИИ в процессы вашей компании, я готов помочь. В моей команде работают профессионалы, увлеченные решением сложных задач: от интеллектуального анализа данных до разработки цифровых двойников и обучения беспилотных автомобилей.

В этом блоге я делюсь своими кейсами, простыми словами объясняю сложные технологические аспекты работы ИИ-продуктов, комментирую актуальные новости индустрии, делюсь своим мнением и видением будущего технологий, а также даю практические советы по созданию успешных ИИ-стартапов.

Коротко обо мне:

• Выпускник Вышки;
• Ex-Data Engineer в Accenture;
• Ex-Chief Data Officer в Сбере;
• Ex-Chief Data Scientist в Сбере;
• Ex-Куратор национальных проектов в области ИИ;
• Ex-Chief Technology Officer в венчурной студии для ИИ-стартапов;
• Сооснователь и CTO в Pygma AI;
• Создаю ИИ-сотрудников для автоматизации рутины;
• Консультирую ИИ-стартапы и технологические компании.

История моего пути
О моей компании

Узнать больше о моей компании можно по ссылке

Мои проекты:
Pygma AI - ИИ-ассистент для соцсетей;
Dataist AI - ИИ-ассистент для исследователей;
Landao AI - ИИ-коуч по счастью.

#обо_мне - о моем пути;
#технологии - анализирую текущие тренды;
#кейсы - делюсь своим опытом;
#мысли - размышляю о технологиях;
#новости - только самое интересное;
#статьи - обзор исследований ИИ;
#анонс - анонсы о событиях и релизах.

Присоединяйтесь, будет интересно!

В эту субботу я выступаю с докладом на конференции Data Fest в Ереване. Мой доклад будет посвящен персонализации мультиагентных систем для автоматизации ведения блога в соцсетях.

Конференция пройдет 6-7 сентября. На ней выступят представители Nvidia, Google, AWS, Yandex и других крупных компаний - регистрация бесплатная.

#анонс

ИИ-стартап: путь к успеху

Я знаю по опыту, что большинство стартапов терпят неудачу, и с этим ничего не поделать. Но также я знаю, что принятие верных и быстрых технологических решений может помочь одной из десятка идей пройти весь путь до финальной стадии и привести команду к большому успеху.

Недавно я написал об этом статью на Хабр. Дал ей отлежаться, слегка переписал и теперь хочу рассказать о ней и здесь.

В ней говорится о том, как устроен запуск стартапа с точки зрения технологий, а не инвестиций и бизнеса.

Какой софт использовать для создания структуры бизнес-модели и архитектуры технического решения? Как прототипировать? Как максимально быстро собрать MVP продукта, чтобы получить первый фидбек от пользователей? Как подключить платежки и аналитику, какие для этого использовать решения? Как правильно масштабироваться, если получилось начать расти? Наконец, как поддерживать готовый зрелый продукт? Обо всем этом я рассказываю в статье.

Буду рад, если это окажется полезным.

#анонс

Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов в Сбере

Сегодня выпустил статью на Хабре (в продолжении этого поста), в которой рассказываю как наша команда за один квартал провела масштабную ИИ-трансформацию в стратегическом блоке Сбера. Перед нами стояла амбициозная задача - внедрить ИИ в 30 ключевых управленческих процессов в сжатые сроки.

В статье вы узнаете о методологии и фреймворках по внедрению ИИ в процессы компании; о сложностях и вызовах при внедрении ИИ в крупной корпорации; о практических уроках и инсайтах, которые можно применить в своем бизнесе.

Буду рад вашим вопросам и комментариям!

#анонс

Dataist AI — ежедневный гид по лучшим научным статьям об ИИ

В наше время, чтобы быть в курсе всего нового в области ИИ, нужно регулярно читать актуальные научные статьи. Но ежедневно выходит тысячи статей, и прочитать их все почти невозможно.

Поэтому я создал телеграм-бота Dataist AI. Каждый будний день бот присылает короткие обзоры топовых статей об ИИ на русском и английском языках.

Присоединяйтесь к Dataist AI совершенно бесплатно и будьте в тренде последних ИИ-технологий в удобном формате.

🔗 Ссылка на бот

#анонс

Задумывались ли вы, что с помощью данных и машинного обучения можно не только оптимизировать рабочие процессы, но и помогать людям находить родственные души?

В новой статье на Хабре я рассказываю о том, как мы в Сбере создали первый в России корпоративный дейтинг-сервис, победили в бизнес-акселераторе и помогли сотням людей найти себе пары, а некоторым даже пожениться.

Если вы ищете вдохновение в том, как ИИ может делать людей счастливее, читайте статью по ссылке.

#анонс

Эксперимент с Landao AI - персональным ИИ-коучем по счастью

Обычно на Новый год люди желают друг другу счастья. Нобелевский лауреат по физике Лев Ландау считал, что быть счастливым - обязанность каждого человека.

Что же такое счастье - вопрос субъективный, хотелось бы подойти к нему “по-науке”. С нейробиологической перспективы счастье - выброс серотонина и дофамина, но все же и это часто следствие более глубоких психологических процессов.

Хотя базовый уровень счастья предопределен генетически, я все же хочу провести эксперимент с целью проверить сможет ли ИИ помочь нам стать чуть счастливее.

Мой подарок вам - ИИ-коуч, который поможет быть счастливее через:

• Практики стоицизма. Он ежедневно присылает короткие уроки стоицизма. Стоицизм – древнегреческая философия, которая учит опираться на разум и отделять эмоции от внешних обстоятельств.

• Ментальные установки. Вы сможете записывать мысли, вызывающие у вас определенные эмоции, и получать поддержку, используя когнитивно-поведенческую терапию. Это научно обоснованный метод, помогающий менять установки, ведущие к счастью.

• Социальную поддержку. Анонимно обменивайтесь эмоциями и знакомьтесь с единомышленниками. Гарвардское исследование доказало, что хорошие отношения с людьми напрямую влияют на наш уровень счастья.

Все это бесплатно.

Планирую расширение в сторону дейтинга и нетворкинга, ведь, по Ландау, счастье складывается из трех слагаемых: работа, любовь и общение с людьми.

На уровень счастья влияет и физическое состояние, поэтому для чистоты эксперимента важно регулярно заниматься спортом, правильно питаться, качественно отдыхать, начинать и заканчивать день без смартфона (лучше - медитации).

Отделять эмоции от внешних обстоятельств - важный навык для человека любой эпохи. Надеюсь в совокупности с другими методами Landao AI поможет многим людям.

Я сам буду пользоваться ботом ежедневно и через год подведу итоги стал ли я более счастливым, чего желаю и вам.

Приглашаю и вас присоединиться к эксперименту по ссылке, буду рад обратной связи.

@landao_bot

#анонс

Как устроить гонки с ИИ на настоящих картах, не вставая с дивана?

В новой статье на Хабре я рассказываю, как мы построили трассу из покрышек, оснастили гоночный карт различными датчиками и дали возможность управлять им прямо из браузера.

Но самое интересное — это наш фреймворк Simularity для обучения беспилотных агентов. С его помощью мы натренировали ИИ-соперников, которые учатся ездить агрессивно, совершать обгоны и избегать столкновений благодаря синтетическим данным и обучению с подкреплением.

Если вы хотите узнать, как мы совмещаем симуляцию и реальную физику и что такое Curriculum Learning, загляните в мою статью на Хабре. В ней я рассказал о пайплайне обучения беспилотников в симуляции и о том, как мы превращаем обычный гоночный карт в высокотехнологичную игрушку будущего.

Буду рад ответить на ваши вопросы и комментарии.

#анонс

Топ-10 исследований ИИ за январь 2025

Вышла моя новая статья на Хабре, где я сделал обзор десяти самых перспективных (на мой взгляд) исследований в ИИ за январь этого года. Вот краткий обзор каждого исследования:

1. DeepSeek R1

Китайская модель DeepSeek R1 демонстрирует, как с помощью обучения с подкреплением можно научить ИИ рассуждать, генерируя подробные цепочки мыслей. R1 успешно конкурируют с закрытыми аналогами на задачах математики, логики и программирования, а также требует меньше вычислений для обучения.

2. Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI

Cosmos WFM (модель мира) от Nvidia – платформа для «Физического ИИ», способная предсказывать следующие кадры видео и моделировать реальные физические процессы. Платформа позволяет обучать роботов и устройства с сенсорами без риска для реальных устройств.

3. GameFactory: Creating New Games with Generative Interactive Videos

GameFactory – фреймворк, который на основе диффузионных видеомоделей генерирует интерактивные игровые сцены. Специальный датасет из Minecraft и многоступенчатая стратегия обучения позволяют системе реагировать на действия пользователя, открывая новые горизонты в создании игр.

4. UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents

ИИ-агент от разработчиков TikTok, который, используя только скриншоты, самостоятельно анализирует графические интерфейсы и принимает решения (клики, ввод текста и т.д.). Модель генерирует цепочки рассуждений перед каждым действием, демонстрируя рекордные результаты на различных задачах взаимодействия с пользовательским интерфейсом.

5. Multiagent Finetuning: Self Improvement with Diverse Reasoning Chains

Исследователи из Гарварда, Оксфорда, MIT и Google DeepMind предложили метод мультиагентного дообучения, при котором несколько агентов участвуют в «дебатах», чтобы выбрать финальное решение. Такой подход сохраняет разнообразие логических цепочек и значительно повышает точность при решении сложных задач.

6. Chain of Agents: Large language models collaborating on long-context tasks

Метод Chain-of-Agents от Google Cloud AI Research делит длинные тексты на фрагменты, каждый из которых обрабатывается отдельным агентом. Итоговый менеджер объединяет результаты, что позволяет улучшить суммаризацию и ответы на вопросы, хотя передается риск потери деталей при передаче информации между агентами.

7. Towards System 2 Reasoning in LLMs: Learning How to Think With Meta Chain-of-Thought

Исследователи из Стэнфорда и Беркли предлагают Meta Chain-of-Thought – метод, в котором модель не только генерирует пошаговые рассуждения, но и фиксирует историю перебора гипотез. Такой подход приближает мышление ИИ к «Системе 2», позволяя решать более сложные задачи с элементами самоанализа и коррекции.

8. Humanity’s Last Exam

Бенчмарк Humanity’s Last Exam – это комплексный тест из более чем 3000 вопросов уровня PhD по дисциплинам от математики до археологии. Он позволяет оценить истинный уровень знаний современных моделей и стимулирует дискуссии о безопасности и регулировании ИИ.

9. VideoRAG: Retrieval-Augmented Generation over Video Corpus

VideoRAG расширяет концепцию RAG, объединяя визуальные и текстовые данные для работы с видеоконтентом. Модель динамически находит релевантные видео из огромного корпуса и интегрирует их в ответ, что значительно повышает точность и детализацию результатов.

10. Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants

Лаборатория ИИ-агентов автоматизирует весь цикл научного исследования – от обзора литературы до генерации отчетов. Система помогает ускорить рутинные процессы, оставляя за исследователем возможность контроля и корректировки итоговых результатов.

Читайте полную статью на Хабре, чтобы быть на шаг впереди в этом быстро меняющемся мире технологий.

#анонс #статьи

Недавно в блоге контент-агентства «Простыми словами» вышла статья о больших языковых моделях.

В ней я выступил в роли эксперта и простым языком рассказал:

• Что такое большие языковые модели и как они работают;

• Какие тенденции сейчас определяют развитие этой технологии;

• Как и где применять LLM в бизнесе;

• На что обратить внимание при выборе модели;

• Готовые примеры эффективных промптов для решения разных задач.

Статья ориентирована в первую очередь на новичков, но может быть полезна как предпринимателям, так и IT-специалистам.

#анонс