В 2009 году Алексей Досовицкий заканчивал мехмат МГУ и занимался чистой математикой. Про трансформеры никто не слышал, а «нейросети» звучало как экзотика.

Дальше — ШАД, кандидатская, постдок, Google Brain. В 2020-м он первым автором написал статью «An Image is Worth 16×16 Words»: взять трансформер из NLP, порезать картинку на патчи и подать их как токены. Идея на одну строчку — но за ней стояло понимание, почему attention должен работать на любых последовательностях. Сегодня Vision Transformer стоит внутри почти каждой модели, которая умеет видеть.

В мае 2026-го Алексей стал сооснователем Recursive Superintelligence. Компания впервые публично объявила о себе с $650 млн инвестиций и оценкой $4,65 млрд — при команде меньше 30 человек.

Почему мы про это пишем. Сейчас популярна мысль, что фундамент устарел: модель напишет код, агент соберёт пайплайн, зачем линал и тервер. Но каждый крупный поворот в индустрии — свёртки, attention, диффузия — делали люди, которые понимали математику под капотом, а не только API поверх неё.

Из 2009 года не было видно ни ViT, ни 2026-го. Была только математика и желание вкладываться в неё, когда непонятно, куда это ведёт. Отдача от фундамента приходит не через семестр — она приходит, когда индустрия делает поворот, и оказывается, что вы к нему готовы, а большинство нет.

Именно на этом построены наши программы: по AI — shvm.xyz/ai-agents, по математике — shadhelper.com/course.

Не уверены, какая траектория нужна именно вам — просто напишите нам @academic_guidance_shvm