Корм для моделей

Качество AI — это не про модель. Это про то, чем ты её кормишь.

Днём я CPO с 70 цифровыми продуктами в портфеле: шесть кластеров, десятки команд, бюджеты и корпоративные ограничения. В 13 продуктах внедряем AI — часть уже в проде, часть на пилотах, часть в разработке.

Вечером вайбкожу собственные продукты. Строю The Jarvice и команду из 8 AI-агентов — у каждого своя роль, модель, память и доступы: оркестратор, copilot, разработчик, DevOps, продуктовик, стратег, финансист и агент по здоровью.

В личных проектах идея становится прототипом за вечер. В корпоративном портфеле тот же путь идёт через архитектуру, безопасность, экономику и десятки согласований. Мне интересны обе стороны — и я редко вижу, чтобы кто-то писал про них честно.

Что будет здесь:
🧪 Сравниваю LLM на реальных задачах — с цифрами, а не с маркетингом
🏗 Собираю пайплайны и граф знаний на 33 937 атомов
🔐 Пропускаю чувствительные данные в cloud через PII-контур — 22K файлов, 0 утечек
🤖 Проверяю, может ли команда агентов работать без ручного контроля
🎯 Разбираю продуктовые кейсы, цифры и провалы

За красивым AI-демо всегда скрывается длинная кормушка: данные, контекст, память, права доступа, инфраструктура. Показываю, чем кормлю модели — и что они после этого делают.