Инженерный центр решения сложных задач
Решаем сложные задачи — AI, математика, инженерия.
Приносите задачу, а не готовое ТЗ. Разберём проблему и её экономику, найдём оптимальное решение — AI, алгоритм, ERP или их сочетание — и доведём до продакшена. Умеем не только AI и говорим честно, где он окупается, а где нет.
Вы описываете проблему словами. Мы — тем, что уже делали.
Ниже — реальные задачи, с которыми к нам приходили. За каждой стоит кейс с артефактами: отрасль, задача и то, что удалось измерить.
Пять типов задач. Один принцип: сначала проблема, потом технология.
Когда задача не решается готовым инструментом, мы идём глубже.
Автоматизация берёт готовый инструмент и встраивает его. Но часть задач так не решается — нужен собственный алгоритм, честная численная база или исследование. Наш ров — собственная технологическая база, которую мы создаём, а не только вызываем чужие API. И доказываем не словами.
Собственная численная база
Balansis — библиотека, устойчивая там, где обычная арифметика ломается. Не «мы применяем ИИ», а «мы строим фундамент под ним».
73 теоремы доказаны формально, 0 недоказанных допущений (Lean4).
Честная метрика вместо «вроде работает»
Любую модель сравниваем с наивным базлайном. Не бьёт его — значит, не нужна. Отрицательный результат сообщаем, а не прячем.
Тот же принцип — на страницах наших услуг, а не только на витрине.
Воспроизводимость как инженерная норма
Наши исследовательские системы детерминированы: тот же вход — тот же результат, байт в байт. Это то, что отличает инженерию от демо.
Реплей воспроизводит точный хэш прогона (Agent Native Universe).
От научной статьи до сервиса
Мы проходим весь путь — постановка, исследование, прототип, продакшен. Собственные модели и библиотеки, а не пересказ чужих решений.
Из математической теории — в верифицируемую библиотеку.
Что мы сделали. И что получилось измерить.
Пилоты по договору, системы в эксплуатации и прототипы на реальных данных. Без названий клиентов — отрасль, задача и цифры, за которыми стоят артефакты проекта.
Мы показываем поведение систем, а не обещания.
За словами — то, что можно открыть и проверить: воспроизводимые прогоны, формальные доказательства и открытый код там, где это возможно.
Мы не рассказываем про ИИ — мы им живём
За консалтингом стоят собственные продукты и библиотеки. Одни работают в продакшене с живыми пользователями, другие открыты в исходниках, третьи ещё исследование. Клиент получает не презентацию опыта, а инженеров, которые каждый день чинят собственные системы.
StudyNinja
в продакшенеОбразовательная платформа
Продукт, на котором наши технологии живут в проде
Платформа подготовки школьников: граф знаний по предметам, диагностика пробелов и подбор следующего шага обучения. Здесь наши исследования проверяются не на демонстрациях, а на живых пользователях и их результатах.
studyninja.ruKnowledgeBase AI
в продакшенеПлатформа знаний
Графы знаний и поиск по смыслу как отдельный слой
Движок, который превращает документы и предметную область в связанную модель: сущности, отношения, поиск по смыслу и происхождение знания. Живёт отдельно от прикладного продукта и переиспользуется в проектах.
Agent Native Universe
открытый кодСреда агентов, открытый код
Среда, в которой агенты договариваются, платят и приходят к согласию
Рантайм самоорганизующихся агентов: переговоры об отношениях, ресурсная экономика, византийское согласие между узлами и рекурсивная организация в группы. Открыт под MIT — можно скачать и проверить.
исследовательская программаMagicBrain
исследованиеНейронное ядро
Собственная линия исследований по биоподобным сетям
Исследовательское ядро: импульсные сети, локальное обучение, развитие структуры сети вместо её ручного проектирования. Часть механизмов находится в патентной подготовке, поэтому публично мы говорим о назначении и наблюдаемых свойствах.
Balansis
исследованиеЧисленный фундамент
Арифметика, устойчивая там, где обычная ломается
Библиотека вычислений, спроектированная так, чтобы деление на ноль, переполнение и потеря точности не выводили расчёт из строя. Фундамент под остальными слоями; механизм — в патентной подготовке.
UWT
исследованиеНаучный трек
Теоретическая работа, доведённая до публикации
Отдельная исследовательская линия с реестром экспериментов, тестами и подготовленным пакетом для препринта. Она держит планку: если утверждение нельзя проверить, оно не выходит наружу.
uwt.xteam.proВосемь шагов от задачи до результата — без лишних движений.
- 01
Разговор о задаче
Полчаса, чтобы понять проблему и назвать вещи своими именами: где эффект, где данные, где ограничения.
- 02
Диагностика данных и процесса
Смотрим, существуют ли данные и есть ли в них сигнал. Если нет — говорим это на второй неделе, а не на пятом месяце.
- 03
Выбор подхода
Решение о технологии принимаем последним: AI, алгоритм, ERP или их сочетание — что дешевле выводит на результат.
- 04
Архитектура и гипотеза
Проектируем систему целиком — модели, интерфейсы, сценарии отказа — и формулируем гипотезу, которую можно опровергнуть.
- 05
Пилот на реальном участке
Работающее решение на ограниченном участке процесса, с метрикой и сравнением с тем, как было до него.
- 06
Проверка качества
Оценка качества, стресс-тесты, нагрузка и безопасность. Слабые места находим мы, а не ваши пользователи.
- 07
Продакшен и интеграция
Встраиваем в рабочий контур — 1С, CRM, ERP, мессенджеры — с правами доступа, журналированием и стоимостью эксплуатации.
- 08
Результат и развитие
Считаем по метрике, зафиксированной до старта, передаём команде с документацией и расширяем на соседние процессы.
Наше нечестное преимущество — команда.
Элита по умолчанию
Небольшая команда, где каждый был бы самым сильным инженером почти в любой другой компании.
Научная строгость
Гипотезы проверяются, цифры измеряются. «Вроде работает» — не аргумент.
Скорость без риска
Мы быстрые, потому что страховка спроектирована заранее, а не натянута на ходу.
Люди и ИИ
Агентные процессы умножают силу каждого инженера. Вы получаете мощность целого департамента.
С нами строят продукты фаундеры, лаборатории и корпорации — в образовании, науке и deep tech.
Имена клиентов — под NDA. Рекомендации предоставим по запросу.
Они думают как учёные, а поставляют как продуктовая команда. Людей с таким сочетанием почти не бывает на рынке.
XTeam заменил нам целый отдел data science — и заодно поднял планку всем остальным.
Пишем о том, что делаем сами
Разборы из практики: где ломаются системы поиска по документам, когда несколько агентов работают хуже одного, как считать окупаемость до старта проекта. Без обзоров трендов.
Расскажите, с чем пришли — разберём вашу задачу.
Опишите проблему своими словами. Мы вернёмся с тем, как её решить и что это даст в цифрах — или честно скажем, что браться не стоит.
Не готовы писать — посчитайте сами: во что процесс обходится сейчас и какой бюджет окупится. Без формы, прямо на сайте.
Оценить эффект с AVA