# Математика - царица наук > Посетил лекцию Agora о RAG-системах. Глубокий технический разбор от SberAI напомнил, что сердце ИИ — математика: векторы, метрики, модели и люди, которые их создают. - Canonical page: https://shorin.me/blog/2025/12/mathematics-scientific-queen/ - Page language: Russian - Published: 2025-12-03 - Tags: AI, Mathematics, Algorithm На прошлой неделе [проект Agora](https://shorin.me/blog/2025/09/agora/index.md) проводил интереснейшую лекцию на тему «RAG системы: от экспериментов к полноценному индустриальному решению». В качестве лектора выступал исполнительный директор, руководитель AI/ML команд в SberAI – Александр Абрамов. Александр с самого начала своего выступления предупредил, что он прошёл тему ИИ вдоль и поперёк несколько раз, поскольку начинал он свою карьеру в качестве стажёра по анализу данных, а затем постепенно двигался по карьерной лестнице. Но при этом он всегда придерживался hands-on подхода, т.е. запустить процесс дообучения какой-нибудь модели или применить нестандартную дистилляцию – это прям любимое дело для него. Столь глубокое погружение в тему ИИ чувствовалось на протяжении всего его выступления – плотность технических терминов на единицу времени была зашкаливающей. Квантизация, шардирование, дистилляция, адаптеры, embedding, инъекции, многовекторные пространства, сходимость – это лишь малая часть тех терминов, которыми было насыщено выступление Александра. Я, как программист по образованию, прекрасно понимаю, что ИИ – это не просто [волшебная палочка](https://shorin.me/blog/2025/08/i-snova-ii/index.md), которая выполняет любое желание в стиле «сделай то, не знаю что». Это кропотливый труд огромного количества математиков, программистов, аналитиков данных, которые неустанно трудятся для того, чтобы ИИ становился лучше с каждым днём. В своём выступлении Александр лишь немного упомянул о том математическом аппарате, который применяется для обеспечения работоспособности ИИ. На одном из фото приведена небольшая формула подсчёта метрики для контекстного поиска. Я вновь ощутил себя аспирантом факультета ВМиК МГУ, который строит математические модели для подсчёта расстояний между различными кластерами векторов в многоразмерном пространстве (в моей кандидатской диссертации была подобная подзадача). Так что я прекрасно понимал, что вскользь упомянутые Александром научные публикации – это минимальный порог входа для более-менее серьёзной разработки ИИ. Тема ИИ, как мы все понимаем, вызывает небывалый ажиотаж, поэтому зал был полон. Судя по вопросам с мест, присутствующие достаточно глубоко разбирались в тонкостях создания работоспособного ИИ. Это обстоятельство меня очень сильно порадовало – сильная математическая школа в нашей стране всегда была визитной карточкой нашего образования. Я получил невероятное удовольствие от этой лекции: с одной стороны, узнал много нового, с другой – ещё раз убедился, что без математики всё это было бы попросту невозможно. Спасибо проекту Agora за замечательно проведённый интеллектуальный вечер в кругу программистов-математиков! ## Media ![Выступление Александра Абрамова](https://cdn.shorin.me/blog/2025/12/1764697211069.jpeg) ![Слушатели на лекции проекта Agora](https://cdn.shorin.me/blog/2025/12/1764697211665.jpeg) ![Формула подсчета метрики для контекстного поиска](https://cdn.shorin.me/blog/2025/12/1764697219642.gif) ## Original posts - LinkedIn: - Telegram: