Архитектура
Смысла
Мы наблюдаем тупик в развитии искусственного интеллекта. Гонка за количеством параметров и объемом данных привела к созданию монструозных моделей, которые требуют энергии небольшого государства, но остаются фундаментально хрупкими и неэффективными.
Наше видение заключается в том, что решение лежит не в экстенсивном росте, а в смене парадигмы. Мы переходим от "грубой силы" вычислений к изяществу архитектуры. Будущее ИИ — это системы, способные к глубокому латентному рассуждению, работающие на порядки эффективнее существующих решений.
Мы строим интеллект, который не просто предсказывает следующий токен, а действительно думает — эффективно, безопасно и прозрачно.
Преодоление Барьеров
Энергия
Мы разрабатываем методы "латентного рассуждения", которые позволяют моделям мыслить в векторном пространстве без генерации промежуточных токенов. Это снижает вычислительные затраты и энергопотребление на порядки, делая мощный ИИ доступным и устойчивым.
Рациональность
Современные LLM наследуют человеческие когнитивные ошибки. Мы внедряем архитектурные механизмы контроля внимания и верификации (G-фактор), которые позволяют системе сохранять рациональность и логическую целостность даже в сложных, неоднозначных ситуациях.
Безопасность
Вместо того чтобы пытаться ограничить модель после обучения, мы создаем "Нейронный Байткод" — детерминированную среду исполнения, где безопасность заложена на уровне фундаментальных инструкций.
Игорь Петренко
Независимый исследователь,
Предприниматель,
Автор и общественный деятель
AIFUSION — это результат многолетних исследований в области эффективности вычислений и природы интеллекта. Я основал эту лабораторию с убеждением, что текущий путь развития ИИ ведет в тупик, и нам нужны радикально новые подходы.
Мой бэкграунд сочетает в себе глубокие технические исследования и предпринимательский опыт. Я являюсь автором 7 книг, ряда работ по оптимизации нейросетевых архитектур и создателем платформы IN4U — информационной системы сотрудничества стран БРИКС.
Моя цель — оптимизировать технологии для достижения баланса между человеком и технологиями, предотвращая коллапс, вызванный ростом спроса на вычислительные ресурсы. Чтобы повысить производительность искусственного интеллекта, нам необходимо осознать собственные когнитивные ограничения и проблемы. Только так мы сможем сделать эту технологию прозрачным, эффективным и безопасным инструментом для человечества.