Это не просто очередная веха в технологии редактирования ДНК. Это знаковый момент, возвещающий начало новой эры: персонализированной, генетически-таргетированной медицины. Это методы лечения, созданные для конкретного человека, для его уникальной мутации, для его точного диагноза. Это будущее медицины, и оно происходит уже сегодня. Я с большим энтузиазмом следил за развитием технологии Cas9 с 2012 года — того самого белка, который положил начало эре точного редактирования ДНК. Позднее мир узнал эту область как CRISPR, или, проще говоря, «генетические ножницы». ...

Существует два основных подхода к управлению. Оба могут быть эффективны, но один подавляет инициативу, в то время как другой ее развивает. Первая модель — это «Задача + Контроль». Менеджер назначает задачу, отслеживает ее выполнение и требует от сотрудника делать в точности то, что было запрошено. Инициатива не входит в это уравнение. Вторая модель, более распространенная в западных технологических кругах, — это «Область ответственности + Границы». Здесь вы не получаете задачу; вы получаете домен. Вам предоставляются цель, ресурсы и стратегические ограничения. То, что происходит дальше, — это ваша зона роста. Вы применяете свой опыт, мыслите критически и проявляете инициативу. Иногда вы совершаете ошибки. Но часто вы добиваетесь лучшего результата, чем кто-либо мог бы предписать сверху. ...

За последние несколько дней наша команда проделала огромный объем работы над A.V.E.L.I.N. Это решающий этап, когда продукт очень мало меняется внешне, но внутри мы реализуем десятки архитектурных решений, оттачиваем основную логику и проводим обширные тесты. A.V.E.L.I.N учится понимать не просто слова, а намерения. Он уже может выбирать наиболее эффективную модель для заданного контекста и анализировать запросы из голоса и видео, а не только текст. Мы интенсивно работаем над тем, чтобы взаимодействие ощущалось плавным и органичным. ...

Мне часто задают вопрос, какой проект по обучению ИИ стоил миллионы долларов и два года моей жизни. Люди недоумевают: почему это так дорого? Мой обычный ответ заключается в том, что это не так уж и дорого — особенно учитывая, что у нас пока нет собственного оборудования. Обучение ИИ всегда было связано с массивными центрами обработки данных; такова реальность этой области. Когда вы не погружены в это, представить себе такой масштаб бывает трудно. ...

Эта серия постов будет моим способом документирования пути создания одного из самых амбициозных продуктов нашей команды: интеллектуального помощника A.V.E.L.I.N. Чтобы дать вам немного контекста, моя команда разработчиков и я в настоящее время бета-тестируем проект в рамках нашей AI-платформы Mozgii Ecosystem. Наше основное внимание сосредоточено на A.V.E.L.I.N. — интеллектуальном персональном помощнике в Telegram, созданном для решения как базовых, так и сложных задач, включающих поиск, обработку и анализ информации с использованием ИИ. ...

В традиционных компаниях все построено на четкой иерархии: решения принимаются сверху и исполняются снизу. Этот подход может работать в стабильной среде, но для IT-стартапа, особенно в сфере ИИ, он подавляет рост. ИТ-компаниям нужна адхократия: модель управления, где компетентность и результаты ценятся больше, чем звания. Это гибкость вместо бюрократии и скорость вместо согласований. Ценность идеи определяется ее эффективностью, а не должностью автора. В стартапе Mozgii Ecosystem мы строим нашу работу именно на этом принципе. Наши дни наполнены живыми, продуктивными диалогами, а не бесконечными совещаниями. Мы проводим короткие, интенсивные сессии, которые обеспечивают быструю обратную связь по ежедневному прогрессу и четкий путь к ощутимым результатам. ...

По моему опыту работы с нейронными сетями стало очевидно, как два человека, взаимодействуя с одной и той же моделью, могут получить кардинально разные результаты. Это не незначительное отклонение — это фундаментальный отход от парадигмы поисковых систем. Мы вступили в новую эру взаимодействия с искусственным интеллектом. ИИ не просто агрегирует данные; он отбирает и синтезирует релевантную информацию в ответ на конкретные запросы. Это меняет саму природу нашего взаимодействия с информацией. Если раньше ключевым навыком был поиск данных в поисковых системах, то теперь это способность правильно формулировать запросы к ИИ. ...

Меня часто спрашивают, почему международные модели ИИ, например от OpenAI, неизменно превосходят российские аналоги, такие как GigaChat. Чтобы понять эту разницу, необходимо выйти за рамки анализа кода и рассмотреть фундаментальные, структурные проблемы. Вот ключевые факторы, ограничивающие позиции России в глобальной гонке ИИ. 1. Дефицит вычислительных мощностей Эффективная разработка ИИ в масштабе зависит от необработанной вычислительной мощности. С 2022 года доступ к жизненно важным высокопроизводительным чипам NVIDIA (таким как A100 и H100) был прекращен. Обучение модели масштаба GPT-4 требует кластера из более чем 10 000 графических процессоров — это ресурсные возможности, которых просто нет в России. Для контекста: самый мощный суперкомпьютер Сбера, Christofari Neo, работает на уровне около 12 петафлопс, что в 50-100 раз меньше, чем у ведущих мировых исследовательских центров ИИ. ...

Мессенджеры давно перестали быть просто инструментами для обмена сообщениями. Сегодня это пространство, где сходятся наша работа, личная жизнь, новости и друзья. Логичным следующим шагом является интеграция ИИ-помощника в эту среду — того, кто поможет структурировать общение и будет взаимодействовать с вами в привычном интерфейсе, как любой другой контакт. Большинство решений на рынке — это боты, работающие на упрощенных или бесплатных версиях GPT. Они могут генерировать ответы, но часто не в состоянии предоставить высококачественную, глубокую информацию. ...

Пользователи видят окно чата. Иногда это голосовое взаимодействие, иногда работа с изображениями. Но за этим привычным интерфейсом скрываются радикально разные архитектуры и возможности. Вот пять ключевых параметров, которые отличают ведущие модели ИИ в 2025 году: 1. Память (окно контекста) Этот параметр определяет, какой объем информации модель может сохранять в рамках одного диалога. GPT-4o: 128 тысяч токенов (~300 страниц текста) Claude 3 Opus и Gemini 2.5 Pro: До 1 миллиона токенов (~2000 страниц) DeepSeek-VL Mini: ~8 тысяч токенов (~20 страниц) Больший объем памяти обеспечивает лучший контекст и снижает галлюцинации, но также требует более мощного оборудования. ...