人工智能不是未来，而是创造未来的工具。
Искусственный интеллект для тех, кто создает будущее
Технологический стек ↘︎
Какие решения?
Персональные ИИ‑системы под ключ для корпораций, лидеров отрасли и амбициозных предпринимателей. Коробочные решения не предлагаются. Разрабатываются частные интеллектуальные агенты, работающие на бизнес — непрерывно, предсказуемо и в масштабах, недоступных человеку.
Сегодня рынок — это скорость. Ошибка — это миллион. А интеллект — это капитал. Вчера ИИ был трендом. Сегодня — это инфраструктура управления, прогнозирования и принятия решений. Завтра — те, кто не интегрирует искусственный интеллект в бизнес, будут наблюдать со стороны.
[13.08.2025] Завершение 'Математических алгоритмов'[05.01.2025] Завершение 'Веб-сайта'[03.11.2024] Завершение 'Токена ASI' Развертывания 'Смарт-контракта'[24.08.2025] Разработка 'Функции активации'[02.12.2025] Разработка 'Метода обратного распространения ошибки'[--.--.----] Разработка 'Метода переобучения'[--.--.----] Разработка 'Функции памяти'[--.--.----] Разработка 'Генетического алгоритма'[--.--.----] Разработка 'Нейронной сети'[--.--.----] Разработка 'Искусственной нервной системы'[--.--.----] Разработка 'Обучение в реальном времени'[--.--.----] Разработка 'Системы поиска ошибок'[--.--.----] Разработка 'Приёма разных входных данных'[--.--.----] Разработка 'Симуляции жизни в искусственной среде'[--.--.----] Разработка 'Динамической нейронной архитектуры'[--.--.----] Разработка 'Эмоциональной модели восприятия'[--.--.----] Разработка 'Модели принятия решений в условиях неопределённости'[--.--.----] Разработка 'Когнитивного роста и адаптации'[--.--.----] Разработка 'Многослойной памяти с долговременной привязкой'[--.--.----] Разработка 'Алгоритма распознавания и анализа контекста'[--.--.----] Разработка 'Системы автономного распределения ресурсов'[--.--.----] Разработка 'Архитектуры сетевой самоорганизации'[--.--.----] Разработка 'Распределённой системы саморазвития'[--.--.----] Разработка 'Управления в условиях ограниченных ресурсов'[--.--.----] Разработка 'Системы саморемонтирующегося кода'[--.--.----] Разработка 'Алгоритмов анализа временных последовательностей'[--.--.----] Разработка 'Системы многоуровневой эмпатии'[--.--.----] Разработка 'Симуляции взаимодействий с внешней средой'[--.--.----] Разработка 'Алгоритмов прогнозирования поведения'[--.--.----] Разработка 'Адаптации к непредсказуемым сценариям'[--.--.----] Разработка 'Взаимодействия с коллективным интеллектом'[--.--.----] Разработка 'Модели самопознания искусственного интеллекта'[--.--.----] Разработка 'Метода полного самообучения'[--.--.----] Разработка 'Остальных функций в будущем'[--.--.----] ---------- '...'[--.--.----] Разработка 'Интеграции с биологическими системами'
machineGPT — инженерная платформа для архитектуры, разработки и стратегий ИИ, создающая решения, меняющие правила игры.
Создаются ИИ‑системы под конкретные бизнес‑задачи. От автоматизации до построения новых бизнес‑моделей.
Вместо общего «помощника» — специализированные агенты, обученные на корпоративных данных и регламентах.
Примеры реализуемых решений:
ИИ для управления производством — анализ данных в реальном времени, прогнозирование сбоев, оптимизация цепочек поставок, предотвращение простоев.
ИИ для финансов — риск-менеджмент, предиктивная аналитика, управление инвестициями, автоматизация due diligence.
from openai import OpenAI|ИИ в логистике — построение оптимальных маршрутов, отслеживание показателей эффективности, автоматическое управление складами.
ИИ в медицине — интерпретация изображений, поддержка врачебных решений, персонализированное лечение.
ИИ в маркетинге и продажах — генерация креативов, A/B‑тесты в реальном времени, персонализация на уровне клиента.
ИИ‑ассистенты — автономные агенты, способные брать на себя работу специалистов: юристов, аналитиков, ассистентов, менеджеров.
Почему сейчас?
Искусственный интеллект перестал быть новинкой — он стал отраслевым стандартом. Пока рынок обсуждает тренды, можно системно внедрять решения и укреплять конкурентные преимущества.
Компании, внедряющие ИИ, фиксируют рост выручки и эффективности на 10–40% в отдельных направлениях.
Автоматизация на базе ИИ повышает скорость обработки данных и качество принимаемых решений.
Персонализированные ИИ‑инструменты снижают кадровые риски и операционные издержки.
Современные модели решают узкоспециализированные задачи на уровне отраслевых экспертов.
Создаются прикладные ИИ‑решения, ориентированные на бизнес‑процессы и измеримые метрики.
Вместо типового тарифа — проектирование и внедрение решения, интегрированного в корпоративную инфраструктуру. Система становится частью корпоративных процессов и ИТ‑ландшафта.
Проводится анализ бизнеса: выявление точек потерь, скрытых резервов эффективности и процессов, требующих интеллектуализации.
Формируется техническое задание на ИИ, подбираются алгоритмы, оцениваются масштаб и сроки — исходя из сути задачи, а не шаблона.
Проектируется архитектура, обучаются модели, настраиваются интеграции и проводится тестирование в реальных условиях.
ИИ интегрируется в корпоративную инфраструктуру, конфигурируются интерфейсы, организуется обучение команды.
Каждый этап реализуется прозрачно и системно. Это партнёрство с принятием технической и интеллектуальной ответственности за результат. Цель — не «внедрение ради внедрения», а работающая система, которая помогает людям, снижает издержки и открывает новые возможности роста.
Проектирование адаптивных ИИ‑систем под задачи бизнеса с применением проверенных технологий и индустриальных практик.
Задействуются лучшие решения экосистемы, технологический стек формируется с учетом целей, ограничений и требований к безопасности.
Часть технологий, задействованных в работе:
GPT-архитектуры (OpenAI, Claude, Mistral, LLaMA, локальные модели)
Vision-модели (анализ изображений и видео)
Голосовые ИИ-ассистенты (TTS/STT)
ИИ для интерпретации документации, кодов, чертежей
Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения
Агентные системы (мультимодальные агенты с памятью и контекстом)
Генеративные нейросети для текста, кода, изображений
Внутренние LLM-решения для работы с закрытыми данными (on-premise)
Этот стек — основа построения масштабируемых и управляемых ИИ‑систем, интегрируемых в корпоративную инфраструктуру.
Почему machineGPT?
Успешные внедрения обеспечивает команда, которая понимает бизнес‑контекст и строит надёжную ИИ‑архитектуру. Фокус — на задачах с высокой ценой ошибки, подход — прозрачный, инженерный и предсказуемый.
Кросс‑функциональная экспертиза: инженеры, аналитики, лингвисты, разработчики, архитекторы.
Фокус на высокосложных системных задачах, а не на поверхностной интеграции API.
Фокус на измеримых результатах и понятных метриках эффективности.
Гибкие форматы сотрудничества: от пилота до масштабирования на холдинг.
Работа ведётся там, где критичны качество, ответственность и масштаб. Задача — не просто автоматизация, а интеллектуальное развитие процессов: прозрачно, поэтапно, с предсказуемой отдачей.
Цель — инвестиции в технологии, проектирование и внедрение выполняются под ключ. machineGPT — инженерная платформа исследований и внедрения ИИ.
Связаться для обсуждения пилота, целевых метрик и плана масштабирования.
- 1 ASI — это краудфандинговый токен, созданный исключительно для поддержки развития проекта. Его основная функция — служить открытым механизмом сбора средств от сообщества. Он не обладает прямой утилитарной ценностью в рамках самих AI-моделей, не используется для управления или технических операций.
- 2 Отказ от ответственности: Владение токеном ASI не предоставляет прав на участие в управлении проектом, не является ценной бумагой и не предполагает какой-либо гарантированной прибыли или будущей ценности. Открыто заявляется: ASI — не инвестиционный актив.
- 3 Прозрачность и сообщество: Несмотря на возможное использование инвестиционной терминологии на сайте, цель — обеспечить прозрачную и понятную модель финансирования. Участие через токен — форма поддержки проекта и вовлечения в развитие, а не традиционное инвестирование.
- Рекомендуется самостоятельно изучить проект и взвешенно оценить риски перед принятием решения о поддержке.