Разрабатываем методологии и стандарты для практического применения ИИ в бизнесе, науке и образовании.
Институт прикладного ИИ занимается разработкой формальных методологий для построения систем человеко-машинного симбиоза. Фокус института: практическая применимость. Каждая методология реализуется в конкретных коммерческих продуктах, проходит валидацию в реальных задачах и публикуется как открытый стандарт.
С 2024 года институт выпустил 11 стандартов, охватывающих архитектуру рассуждений ИИ-систем, мульти-агентные дебаты, верификацию выводов, структурный промпт-инжиниринг, оценку нейросетевых сервисов, организационный симбиоз и другие области. Стандарты применяются партнёрами в России, Новой Зеландии и Австралии.
Архитектура глубокого рассуждения для систем искусственного интеллекта. Объединяет четыре модуля: построение моделей через первые принципы и ТРИЗ, мульти-агентные дебаты, калиброванную верификацию и адаптивную самоконфигурацию во время выполнения.
Методология мульти-агентных дебатов с виртуальными экспертами. Используется для принятия решений в условиях неопределённости и противоречий, требующих учёта нескольких контрастных перспектив.
Структурные контрмеры от когнитивных искажений в выводах LLM-систем. Применяется как финальный слой проверки перед публикацией решения пользователю.
Стандарт структурирования промптов для LLM-систем через семь обязательных слоёв: контекст, задача, детали, требования, guardrails, валидация, риски.
Методология аудита и проектирования сложных проектов через комбинацию ТРИЗ, первых принципов и INoT-дебатов. Применяется к стратегическим решениям, продуктовым архитектурам и анализу противоречий.
Методология оценки нейросетевых сервисов через пятифакторную модель с прозрачными весами. Применяется в каталоге нейросетей TopNeural и доступна для лицензирования.
Применение методологии INoT для автономных операций космических аппаратов в условиях ограниченной связи с Землёй. Симуляционная валидация на 6244-строчном Python-пайплайне. Сравнение с baseline single-LLM подходом по метрикам решения нештатных ситуаций.
Формальное описание методологии Symbiotic Architecture v1.0. Четырёхуровневая модель организационного симбиоза с метриками зрелости и переходными механизмами между уровнями.
Бенчмарк для оценки метакогнитивных способностей LLM-систем в задачах рассуждения. Включает ablation-исследование INoT с CX-Frame и без CX-Frame на 50 типичных задачах стратегического анализа.
Каталог из 600+ нейросетевых сервисов с прозрачным рейтингом по методологии TopNeural Score-1.0. Каждый сервис оценивается по пяти факторам с открытыми весами.
topneural.ru ↗Платформа для построения AI-агентов с встроенным методологическим compiler-ом. Любая агентная спецификация автоматически оборачивается в стандарты DRA, INoT и SPE для устойчивого качества вывода.
alphaagent.ru ↗SaaS для измерения и улучшения видимости брендов в AI-поисковиках. Реализация методологии GEO-модель-1.0 с автоматизацией семи компонентов через интеграции с поисковиками и инструментами анализа.
geooptimisation.ru ↗Институт работает с партнёрами по трём моделям: лицензирование стандартов, совместные исследования, применение и валидация в реальных проектах.
Действующие партнёры: SMB-сегмент Окленда (Новая Зеландия), сервисные продукты в Австралии. Открыты для российских и зарубежных коллабораций.
Стать партнёром