ГАВРИЛОВ Даниил, исследователь в области искусственного интеллекта

Даниил Гаврилов — российский исследователь в области искусственного интеллекта, руководитель лаборатории научных исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research. В 2025 году вошёл в рейтинг Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии». 30-under-30.forbes.ru +1

Даниил Гаврилов. https://30-under-30.forbes.ru/2025/536598-svetlana-mihaleva-30-i-polina-urova-30

Биография и карьера

Родился в 1997 году. Окончил Санкт-Петербургский государственный университет по специальности «прикладная математика и информатика».0-under-30.forbes.ru +1

Карьеру начал в 2018 году в научно-инженерной команде VK, где занимался обработкой естественного языка (NLP). Затем полгода работал старшим инженером-исследователем в компании Replika, где участвовал в разработке одного из первых в мире ИИ-собеседников. 30-under-30.forbes.ru +1

В 2021 году присоединился к исследовательскому отделу Т-Банка. Через три года, в 2024 году, в 26 лет возглавил лабораторию T-Bank AI Research. 30-under-30.forbes.ru +2

Научная деятельность

Лаборатория под руководством Гаврилова занимается исследованием ограничений современных моделей ИИ, их интерпретируемости и созданием новых методов для повышения точности и адаптивности ИИ-систем. Среди ключевых направлений работы:

• изучение ограниченности моделей в решении принципиально новых задач;
• исследование интерпретируемости ИИ для повышения его прозрачности и понимания его ограничений; 30-under-30.forbes.ru
• разработка методов, которые позволяют улучшить качество ответов ИИ. 30-under-30.forbes.ru

Некоторые достижения лаборатории:

• методика для более точного распознавания объектов на фото;
• нейросеть ReBased, ускоряющая обработку длинных текстов;
• модель Headless-AD, адаптирующаяся к новым действиям без участия человека;
• методика, представленная на конференции ICLR в Сингапуре в 2025 году, которая улучшает качество ответов ИИ до 15% по пяти показателям. 30-under-30.forbes.ru +1

Исследования команды Гаврилова цитируют учёные из университетов Беркли и Стэнфорда. Работы лаборатории принимают на престижных международных конференциях, таких как NeurIPS, ICLR, ICML (машинообучение) и ACL (обработка естественного языка). setters.media

Подход к науке и управлению

Гаврилов придерживается PhD-free-подхода к науке, считая, что для занятий исследованиями не обязательно иметь степень доктора или кандидата наук. В его команде работают не только учёные, но и инженеры без научных степеней, в том числе студенты. 30-under-30.forbes.ru +1

Он делает ставку на «плоскую» иерархию и фокус на идеях и результатах, а не на дипломах. При выборе сотрудников Гаврилов ориентируется на мотивацию и заряженность, считая, что внутренняя увлечённость исследованием важнее начального уровня навыков. setters.media +1

Взгляды и перспективы

Гаврилов считает, что ИИ способен инициировать масштабные прорывы и ускорить научное и технологическое развитие. Однако он подчёркивает важность обеспечения безопасности и прозрачности ИИ. 30-under-30.forbes.ru

Он отмечает, что современные модели ИИ ограничены в решении принципиально новых задач, которые выходят за рамки хорошо изученных проблем. Один из главных трендов в ИИ сегодня — поиск способов преодолеть эти ограничения, например через развитие подходов, связанных с reasoning в LLM (модель сначала формулирует рассуждения, ведущие к ответу, а уже потом отвечает). spbu.ru

Гаврилов верит, что в ближайшее десятилетие многие ограничения, сдерживающие развитие ИИ, будут преодолены. Он видит будущее в автоматическом научном прогрессе, когда ИИ сможет самостоятельно находить новые знания и решения. rg.ru +1

Среди вызовов, с которыми сталкивается лаборатория, — необходимость сохранять свободу научного поиска в корпоративной среде. rg.ru

Дополнительные факты

Гаврилов участвует в создании совместной лаборатории Omut AI с Центральным университетом. Её цель — изучать модели ИИ, работающие с текстом, звуком и изображением. По итогам исследований планируется публиковать научные статьи для международных конференций по ИИ. ren.tv

В интервью он отмечал, что в студенческие годы было сложно найти возможности для исследовательской работы, поэтому сейчас он старается открывать такие возможности для студентов, которые действительно этого достойны.

Выход на мировой уровень в исследованиях ИИ

Даниил Гаврилов — молодой российский исследователь в области искусственного интеллекта, руководитель лаборатории T‑Bank AI Research. В 26 лет он возглавил одну из трёх в России лабораторий ИИ на базе крупного бизнеса, а в 2025 году вошёл в рейтинг Forbes «30 до 30» (категория «Наука и технологии»). Его команда добилась признания на международной арене: работы публикуются на топовых конференциях наравне с Google DeepMind и OpenAI.

Ключевые вехи на пути к международному признанию

1. Фундаментальная подготовка
   Окончил СПбГУ по специальности «Прикладная математика и информатика».
   Уже на первом курсе увлёкся обработкой естественного языка (NLP) как способом «общаться с ИИ».
2. Опыт в международных проектах
   Работал в научно‑инженерной команде VK, где занимался NLP.
   В компании Replika участвовал в разработке одного из первых в мире ИИ‑собеседников (международный стартап с глобальной аудиторией).
3. Создание исследовательской лаборатории
   В 2021 году присоединился к T‑Банку, возглавил команду NLP‑исследователей.
   В 2024 году, в 26 лет, стал руководителем всей лаборатории T‑Bank AI Research.

Международные достижения и признание

Работы команды Гаврилова принимают на престижных конференциях уровня A* — главных площадках мирового сообщества ИИ:

• NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems);
• ICLR (International Conference on Learning Representations);
• ICML (International Conference on Machine Learning);
• ACL (Association for Computational Linguistics).

Примеры прорывных разработок:

• Методика для точного распознавания объектов на фото — улучшает визуальное восприятие ИИ.
• Нейросеть ReBased — ускоряет обработку длинных текстов.
• Модель Headless‑AD — адаптируется к новым задачам без участия человека.
• Методика на ICLR‑2025 (Сингапур) — повышает качество ответов ИИ до 15 % по пяти ключевым показателям.

Цитируемость и коллаборации:

• Исследования команды цитируют учёные из университетов Беркли и Стэнфорда.
• Лаборатория участвует в совместных проектах с международными экспертами, что подтверждает её интеграцию в глобальную научную сеть.

Почему работы Гаврилова востребованы за рубежом

1. Фокус на нерешённые проблемы
   Команда исследует ограниченность современных ИИ‑моделей в решении принципиально новых задач.
   Разрабатывает методы интерпретируемости ИИ, чтобы сделать его «прозрачным» и предсказуемым.
2. Практический вклад
   Решения лаборатории применяются в реальных продуктах (например, в сервисах T‑Банка).
   Методики улучшают точность и безопасность ИИ, что критично для глобальных рынков.
3. Открытость и коллаборативность
   Гаврилов продвигает PhD‑free‑подход: в команде работают не только учёные, но и инженеры без научных степеней, включая студентов.
   Лаборатория активно сотрудничает с молодыми исследователями, что способствует обмену знаниями на международном уровне.
4. Участие в глобальных дискуссиях
   Выступления на конференциях (например, ICLR) позволяют команде влиять на повестку мирового ИИ‑сообщества.
   Публикации в открытых источниках дают доступ к результатам исследований для учёных по всему миру.

Видение будущего ИИ

Гаврилов считает, что:

• ИИ способен ускорить научный и технологический прогресс, но его развитие должно быть безопасным и прозрачным.
• Главный тренд — поиск способов преодолеть ограничения моделей через reasoning в LLM (модели, которые сначала рассуждают, затем отвечают).
• В ближайшие 10 лет ИИ может выйти на уровень автоматического научного прогресса, самостоятельно генерируя новые знания.

Итог

Выход Даниила Гаврилова на мировой уровень обусловлен:

• фундальной подготовкой (СПбГУ, опыт в VK и Replika);
• прорывными исследованиями (публикации на NeurIPS, ICLR, ICML);
• практической направленностью (решения, внедряемые в продукты);
• открытостью к коллаборациям (сотрудничество с университетами и молодыми учёными).

Его работа демонстрирует, что российские исследователи способны конкурировать с мировыми лидерами ИИ‑индустрии, задавая тренды и предлагая решения, востребованные глобальным сообщество

Ю.Фединский редактор. АлисаAI.