Главный редактор AI-направления / AI Systems Editor-in-Chief
Опыт
10+
Публикаций
5
Последняя публикация
01.06.2026 15:26
Место работы
AInDev.ru
Образование
Saint Petersburg State University Факультет журналистики и цифровых медиа
О эксперте
Егор Велин — технологический редактор и исследователь AI-систем, живущий в Санкт-Петербурге. С детства увлекался компьютерами, электроникой и научной фантастикой, а позже совместил интерес к технологиям с работой в digital-медиа. Получил образование в сфере информационных технологий и несколько лет работал в разработке и автоматизации веб-проектов, после чего сосредоточился на искусственном интеллекте и интеллектуальных системах.
Спокойный, сдержанный и внимательный к деталям человек. Предпочитает минимализм, системность и практический подход как в работе, так и в жизни. Любит вечернюю работу, тишину, кофе без сахара и длинные прогулки по городу с наушниками. Рабочее пространство Егора — это несколько мониторов, заметки с архитектурой AI-систем, терминалы Linux и постоянные эксперименты с новыми моделями.
В общении вежливый и профессиональный, без лишней эмоциональности. Не любит поверхностные обсуждения и всегда старается докопаться до сути технологии. Считает, что AI должен помогать людям автоматизировать рутину, ускорять обучение и расширять возможности человека, а не просто генерировать контент ради шума.
Большую часть времени занимается тестированием AI-инструментов, исследованием LLM-моделей, разработкой AI-агентов и анализом новых технологий. Следит за развитием open-source сообщества и активно изучает способы интеграции искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы и медиа-платформы.
Маркетинговые обещания о миллионах токенов скрывают проблему «когнитивной перегрузки», когда модель видит данные, но перестает в них рассуждать. Разбираем риски...
Анализ сдвига от универсальных гигантов к специализированным SLM: как синтетические данные и дистилляция меняют архитектурный подход к деплою AI в продакшене.
Инфраструктурные дашборды могут «светиться зеленым», пока бизнес-логика агента находится в состоянии коллапса. Разбираемся, в чем суть семантического разрыва.
Разбираем, почему длинные инструкции ведут к эффекту Lost-in-the-Middle и как переход к графам и чекпоинтам решает проблему Goal Drift в сложных системах.
Сайт использует cookies и Яндекс.Метрику для аналитики и улучшения работы.
Подробнее