Post by Liza Cherniagina

29 июня в Берлине — за день до GITEX AI Europe — собираем ИИ-квартиник: домашнюю встречу на 100 выпускников Физтеха и друзей сообщества с составом спикеров, которому позавидуют многие конференции. Andrey Ustyuzhanin — Constructor Knowledge Labs / NUS Sapere aude per machinam: к архитектуре постантропной науки Тридцать лет назад Джон Хорган объявил «конец науки», измерив потолок индивидуального человеческого мышления — того уровня, который Валентин Турчин называл «управлением ассоциациями». Сегодня этот потолок действительно достигнут: данные накапливаются быстрее, чем учёный успевает их осмыслить. ИИ-агенты — не быстрые калькуляторы, а следующий метасистемный переход: уровень, управляющий самими стратегиями научного поиска. В докладе разберём архитектуру этой постантропной науки, что меняется для скорости открытий и как роль учёного смещается от единственного источника гипотез к проектировщику и критику агентных петель. Andrey Vasnetsov — ссооснователь и CTO Qdrant Почему LLM не заменит векторный поиск Человеческое знание противоречиво и плохо структурировано — именно поэтому LLM так хорошо с ним справляется. Но есть класс задач, где нужна не интерпретация, а точность: найти ровно то, что есть, ничего не выдумав по дороге. Что в реальных AI-системах стоит доверять модели, а что — поиску, и почему растущий контекст LLM этого не отменяет — взгляд изнутри инфраструктуры, на которой работает заметная часть RAG-индустрии. Nikolai Chinaev — Google, команда AI Edge Локальные модели и неочевидная сила NPU Индустрия привыкла думать об AI как об облаке: запрос улетает на сервер и возвращается ответом. Но центр тяжести смещается на устройство — и движет этим NPU, чип, который даёт не столько скорость, сколько эффективность «на ватт». Локальные модели не заменяют облако, а перекраивают границу между ними. Во сколько раз большую модель сможет запустить тот, кто понимает эту границу? Andrey Radkevich — Head of Product в Optic Галлюцинация ценой в $2 млрд: как AI меняет фарму Закон Эрума — обратный закон Мура: каждые 9 лет число новых препаратов на доллар R&D падает вдвое, а вывод одного на рынок стоит $2–3 млрд. Самая неэффективная индустрия — значит, самый большой потенциал для AI. Как устроена фарма с технологической перспективы, где в ней настоящие деньги и как построить архитектуру AI-агентов, которая обходит большие лабы по точности на самом дорогом рынке мира. Ivo Dimitrov — Chief AI Officer и сооснователь Finom (€115M Series C). Evolve or Die. Уволить нельзя переобучить Пока рынок обсуждает сокращения из-за AI, Finom перестраивает компанию вокруг AI — не сокращая команду в 700 человек. Меняются роли, процессы и зоны ответственности. Что происходит с функциями, какие навыки становятся критичными и как выглядит организация нового поколения на практике. И это буквально house party — в гостях у Anna Veklich и Pavel Belov, основателей №1 ИИ-агрегатора в Телеграм @GPT4Telegrambot (35 млн пользователей).