Группа Т-Технологии об open source в AI/ML: как устроена работа с LLM внутри
Группа Т-Технологии рассказала, как организована их AI/ML-работа изнутри. Анатолий Потапов, руководящий фундаментальными технологиями LLM, и Даниил Гаврилов, возглавляющий AI-исследования, объяснили, как компания участвует в open source-экосистеме и строит собственные модели.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Группа Т-Технологии открыто рассказала о том, как устроена внутренняя AI/ML-работа в одной из крупнейших российских технологических структур. Интервью дали двое ключевых руководителей направления: Анатолий Потапов, возглавляющий группу фундаментальных технологий LLM, и Даниил Гаврилов, руководящий исследованиями в области искусственного интеллекта. Группа Т-Технологии — это технологическое ядро экосистемы Т-Банка.
В последние годы компания активно наращивает AI/ML-компетенции: от прикладных моделей для банковских продуктов до фундаментальных исследований в области больших языковых моделей. Задача команды — не просто внедрять готовые решения, но разрабатывать собственные технологии и участвовать в формировании open source-экосистемы вокруг них. Анатолий Потапов курирует направление, которое занимается базовыми компонентами LLM-стека: архитектурами, методами обучения, инфраструктурой для работы с большими моделями.
По его словам, ставка на открытые исходники позволяет не только ускорить собственную разработку, но и привлекать сильных инженеров — тех, кому важно, что их работа видна и воспроизводима за пределами компании. Даниил Гаврилов отвечает за исследовательскую часть: эксперименты, публикации, поиск новых подходов. Он описывает структуру команды как гибрид академической лаборатории и продуктового отдела — с акцентом на то, чтобы исследования имели практический выход, а не оставались только на бумаге.
Оба руководителя сходятся в одном: открытость — не PR-ход, а рабочий инструмент. Когда внутренние наработки публикуются в открытом доступе, это создаёт внешнюю обратную связь, помогает находить ошибки раньше и формирует репутацию, которая конвертируется в найм. Подобный формат — когда крупная российская компания публично разбирает внутреннюю кухню AI-разработки — пока редкость.
Интервью с командой Т-Технологии интересно не только как отраслевой кейс, но и как сигнал: у российского корпоративного AI-сектора появляется собственная культура открытости, пусть и осторожная.
- 29 окт. 2026 г.Конфликт знаний в RAG: приор вместо жёсткого правила даёт до +26 пунктов
- 29 окт. 2026 г.Liquid AI выпустила LFM3: шесть мультимодальных моделей на 2B с контекстом 256K
- 29 окт. 2026 г.pgvector против Qdrant: бенчмарк на 100 000 векторов размерности 1536
- 28 окт. 2026 г.AdaPRA поднял Qwen 80B на 24,5 пункта в data science-лидербордах
Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне
Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.