188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入ник 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入, лауреат рейтинга Forbes Даниил Гаврилов: студенты уже сегодня способны предлагать прорывные идеи

Родился в?1997?году. Окончил Санкт?Петербургский государственный университет по?специальности ?прикладная математика и?информатика?.

С?2018?года работал в?научно?инженерной команде?VK, занимаясь обработкой естественного языка (NLP). Затем был старшим инженером?исследователем в?компании Replika, где занимался разработкой одного из?первых в?мире ИИ?собеседников. В?2021 году присоединился к?исследовательскому отделу Т?Банка, а?через три года возглавил лабораторию T?Bank AI?Research.

В?интервью Даниил рассказал о?годах, проведенных в?Университете, исследовательской работе, трендах?ИИ и?многом другом.

Какими вы?вспоминаете университетские годы?

Я?вспоминаю студенческие годы, но?не?в?духе ?как?же хорошо было быть студентом??— для?меня такие мысли скорее были?бы признаком, что?что?то?в?жизни идет не?так. Сейчас я?много работаю со?студентами и?стараюсь открывать исследовательские возможности для?тех, кто?действительно этого?достоин. Я?хорошо помню, насколько сложно было найти такие возможности, когда учился сам: тогда для?этого?нужно было окончить аспирантуру и?оказаться в?нужное время в?нужном месте рядом с?хорошим научным руководителем. Такой путь подходит далеко не?всем: кто?то не?видит себя в?академической среде, кому?то просто не?хватает подходящих лабораторий. Поэтому я?стараюсь учитывать те?потребности, которые были у?меня, чтобы?сегодня давать студентам те?возможности, которых мне самому не?хватало.

Расскажите подробнее о?вашей работе, какие задачи перед вами стоят на?нынешней должности руководителя лаборатории научных исследований искусственного интеллекта T?Bank AI?Research?

Главная задача?— сделать?так, чтобы?наш исследовательский отдел действительно работал: чтобы?регулярно выходили новые сильные статьи, которые принимали?бы на?ведущих международных конференциях уровня?A*, таких как?ICML, NeurIPS, ICLR, чтобы?у?команды было все необходимое для?реализации своих идей, чтобы?мы?двигались в?правильном направлении. Я?по?прежнему стараюсь участвовать в?исследованиях и?читать новые статьи, но?времени на?это?становится все меньше?— впрочем, это?не?так?критично, ведь в?команде уже много талантливых ребят, которые во?многом разбираются даже лучше меня.

Путь исследователя не?всегда легкий. Как?вы?справляетесь с?быстрыми изменениями и?новыми трендами в?области искусственного интеллекта?

Мир в?целом меняется очень быстро, и?это?касается не?только исследований. С?этим?приходится жить, и?к?этому?важно как?можно раньше привыкнуть, иначе есть риск застрять в?прошлом. Я?стараюсь быть открытым ко?всему новому, что?появляется в?области: к?свежим статьям, идеям, новым парадигмам. Периодически я?пересматриваю свой внутренний ориентир прекрасного?— калибрую его?в?зависимости от?того, где сейчас проходит фронтир знаний, а?затем на?протяжении долгого времени работаю уже в?новом направлении.

Существует тонкая грань между тем, чтобы??устареть?, и?тем, чтобы??гнаться за?каждой новой идеей?. Мне удалось ее?почувствовать, и?это?помогает оставаться современным, при?этом?методично двигаясь в?выбранном направлении.

Какие глобальные тренды?ИИ можно выделить?

Большие языковые модели уже стали стандартом: когда мы?говорим об?AI, чаще всего имеем в?виду именно?их. Дальнейшее развитие зависит от?того, что ?именно пытаются создать люди. В?продуктовой разработке главный тренд сегодня?— это?разработка агентов. Это?смена парадигмы: если десять лет назад все стремились делать мобильные приложения, то?сейчас фокус сместился на?агентов, способных брать на?себя сложные цепочки задач и?взаимодействовать с?множеством интерфейсов. Я?не?считаю себя продуктовым визионером, но, на?мой взгляд, стоит ожидать, что?применение LLM будет уходить на?все более ?низкий? уровень?— ближе к?операционным системам, чтобы?обеспечить пользователям максимально бесшовный опыт взаимодействия с?разными частями экосистемы. Если вы?разработчик и?не?хотите погружаться во?внутренности обучения?AI или новые подходы к?нему, то?это?направление, на?которое стоит обратить внимание.

Научные достижения:

• Команда Гаврилова занимается исследованием ограничений современных моделей?ИИ, интерпретируемости искусственного интеллекта и?созданием новых методов для?повышения точности и?адаптивности ИИ?систем
• Среди разработок лаборатории?— методика для?более точного распознавания объектов на?фото, нейросеть ReBased для?ускорения обработки длинных текстов, модель Headless?AD, способная адаптироваться к?новым задачам без участия человека
• В?2025 году на?конференции ICLR в?Сингапуре лаборатория представила методику, улучшающую качество ответов?ИИ до?15?% по?пяти показателям

Если говорить о?научных и?технологических аспектах, мы?хорошо понимаем, что?у?LLM есть ограничения. Они?отлично справляются с?задачами, для?которых (пусть даже кому?то) известны правильные ответы, и?заметно хуже?— там, где мы?выходим на?границу человеческих знаний. Иными словами, создавать принципиально новые знания с?помощью?AI пока получается не?очень?— не?всегда и?не?везде, но?в?целом это?так. На?мой взгляд, главный тренд в?ИИ сегодня?— это?поиск способов преодолеть эти?ограничения. Например, сейчас активно развиваются подходы, связанные с?reasoning в?LLM: модель сначала формулирует рассуждения, ведущие к?ответу, а?уже потом отвечает. Казалось, что?если научить модель ?думать?, ее?результаты заметно улучшатся?— и?это?действительно?так, но?до?того квантового скачка, который мы?увидели с?появлением ChatGPT, пока не?доходит. Существует множество способов значительно повысить способности моделей, чтобы?обеспечить такой скачок, и?этим?сейчас занимаются многие лаборатории по?всему миру, в?том числе и?мы.

В?менторской программе 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入 вы?помогали одному из?студентов в?карьерном развитии. Почему вы?решили принять участие в?проекте и?что?вынесли из?этого взаимодействия?

Я?много работаю со?студентами, и?мне действительно нравится помогать им?в?исследовательской деятельности. У?меня есть опыт, которым я?готов делиться, чтобы?их?путь был менее сложным и?запутанным. Студенты, работающие в?нашей лаборатории, получают прямой доступ к?годам накопленного опыта команды и?всем необходимым ресурсам для?исследований. Менторская программа?— еще один важный способ поддержки молодых людей. Из?своего опыта могу сказать, что?это?относится не?только к?менторству, но?и?к?работе со?студентами в?целом: среди них очень много талантливых и?умных ребят, которые уже сегодня способны делать прорывные вещи и?публиковаться на?ведущих мировых AI?конференциях. Именно поэтому мы?так?активно сотрудничаем со?студентами.

Что?сегодня важно знать выпускникам и?студентам, которые хотят заниматься исследованиями искусственного интеллекта? Какие навыки и?знания им?необходимы в?первую очередь?

Очевидно, для?работы в?AI необходимы определенные базовые навыки?— в?первую очередь математика: математический анализ, алгебра, статистика. Этот?список может дополняться в?зависимости от?выбранного направления: где?то потребуется углубленное знание дифференциальных уравнений, а?где?то?— глубокое понимание геометрии. Также крайне важны навыки программирования. Степень их?необходимой глубины зависит от?области: в?одних задачах все относительно просто, а?в?других, например при?работе с?большими языковыми моделями, требуется высокий уровень разработки, поскольку приходится взаимодействовать с?крупными вычислительными кластерами и?максимально эффективно использовать их?ресурсы.

Если вы?решили заниматься AI?— неважно, планируете?ли вы?строить карьеру в?исследованиях или хотите сосредоточиться на?R&D,?— главное, к?чему нужно быть готовым, это?к?постоянному обучению. Мир быстро меняется: появляются новые подходы, что?то?теряет актуальность, что?то?становится более востребованным. Важно оставаться гибким и?быть готовым постоянно развиваться.