Трансформируйте бизнес с
Индивидуальными
AI-моделями
Мы специализируемся на файн-тюнинге LLM, оптимизации моделей и сверхбыстром роутинге задач. Получите production-ready AI под ваши точные требования.
Наши услуги
От обучения моделей до корпоративного развертывания — мы создаем AI-решения, которые работают.
Кейс: Реальные результаты
Убедитесь, как наша технология оптимизации обеспечивает измеримые улучшения
Мы доработали модель Qwen3 0.6B для решения обыкновенных дифференциальных уравнений первого и второго порядка. Используя нашу методологию нейронной обрезки, мы выделили нейроны, отвечающие за математические рассуждения, устранив шумовые связи.
Наша методология избирательно сохраняет нейроны, необходимые для целевой задачи, удаляя избыточные связи. Такое устранение шума значительно повышает точность, а также уменьшает размер модели и время инференса.
Пакеты модификации LLM
Выберите подходящий пакет. Все пакеты включают API-тестирование до оплаты.
Идеально для точечных задач с небольшими моделями.
- ✓ До 10B параметров
- ✓ 3 пользовательские задачи
- ✓ Мягкая настройка точности
- ✓ API-тестирование включено
- ✓ Экспорт в GGUF
- ✗ Приоритетная поддержка
Оптимально для production-нагрузок с индивидуальными требованиями.
- ✓ До 30B параметров
- ✓ 7 пользовательских задач
- ✓ Жесткая настройка точности
- ✓ API-тестирование включено
- ✓ Множество форматов экспорта
- ✓ Приоритетная поддержка
Полномасштабные корпоративные решения без ограничений.
- ✓ Без ограничений
- ✓ Неограниченные задачи
- ✓ Индивидуальный пайплайн обучения
- ✓ Персональный инженер
- ✓ Гарантия SLA
- ✓ Развертывание on-premise
| Параметр | Базовый | Средний | Продвинутый |
|---|---|---|---|
| Параметры модели | ≤ 10B | ≤ 30B | Без ограничений |
| Пользовательские задачи | 3 | 7 | Без ограничений |
| Режим точности | Soft | Hard | Индивидуально |
| Цена доп. задачи | $50 | $40 | Включено |
| Срок выполнения | 5-7 дней | 3-5 дней | По договоренности |
| Ревизии | 1 | 3 | Без ограничений |
| Поддержка | Приоритетная | Персональная |
Технология высокоскоростного роутинга
Революционный роутинг задач с точностью 98%+ в 157 раз быстрее традиционного LLM-инференса.
Полная интеграция технологии с исходным кодом, комплексным обучением и поддержкой премиум-уровня на 1 год.
❌ Традиционный подход
Как поликлиника с большим административным персоналом. Каждый запрос проходит через регистратуру, где сотрудники вручную определяют маршрутизацию. При росте очереди нанимаются дополнительные сотрудники. Каждый запрос несёт полную стоимость инфраструктуры и накладных расходов.
- Высокая стоимость запроса (накладные расходы)
- Линейное масштабирование (больше трафика = больше ресурсов)
- Задержка растёт с нагрузкой
✅ Наш подход
Интеллектуальная маршрутизация происходит мгновенно в точке входа. Без очереди, без административных расходов. Система определяет оптимальный путь за микросекунды, направляя каждый запрос к специализированной модели с почти нулевыми предельными затратами.
- Фиксированные минимальные накладные расходы (0.08% - 2.4%)
- Сублинейное масштабирование (затраты стабильны)
- Постоянная задержка при любой нагрузке
Бизнес-кейс: Корпоративные клиенты, внедряющие эту технологию, достигают снижения затрат на инференс в 50-100 раз, сохраняя при этом прежнее ценообразование для пользователей. Инвестиция в $500K окупается за недели при масштабе.
Наши исследования и технологии
Уникальная технология, разработанная Олегом Кириченко, решающая фундаментальную проблему катастрофического забывания в нейросетях.
Dynamic Task-Graph Masked Attention — архитектурный подход к непрерывному обучению с использованием масок внимания для задач с маскированием на минус бесконечность.
- ✓ 98.9% точности на Split MNIST
- ✓ 0% катастрофического забывания
- ✓ Жесткая изоляция через маскирование внимания
- ✓ Доказанная теорема о нулевом потоке градиентов
Frozen Core Decomposition — факторизация тензоров в стиле Такера с заморозкой ядра для жесткой изоляции задач и сублинейного роста памяти.
- ✓ 96.1% точности с 0.2% забывания
- ✓ 99%+ экономия памяти
- ✓ Работает с любой LLM-архитектурой
- ✓ Плавная деградация при T > k
Наша технология позволяет непрерывно улучшать модели без потери ранее приобретенных способностей.
- ✓ Точность задач близка к 100%
- ✓ Возможность непрерывного обучения
- ✓ Ускорение инференса
- ✓ Стабильность для production
| Номер заявки | Дата подачи | Название изобретения |
|---|---|---|
| USA 19/452,464 | Jan 19, 2026 | SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMIC TASK-GUIDED NEURAL NETWORK COMPRESSION WITH CATASTROPHIC FORGETTING PREVENTION |
| USA 19/452,440 | Jan 19, 2026 | SYSTEM AND METHOD FOR UNSUPERVISED MULTI-TASK ROUTING VIA SIGNAL RECONSTRUCTION RESONANCE |
Разработчик уникальных архитектур для решения проблемы катастрофического забывания в нейросетях. Опубликованные исследования методов DTG-MA и FCD демонстрируют результаты state-of-the-art в области непрерывного обучения с гарантией нулевого забывания.
Начните ваш проект
Заполните форму, и наша команда свяжется с вами в течение 24 часов.