Последние 2 месяца я 8 часов в день посвящаю исследованию о котором статьи в научных журналах (оказывается) начали появляться только в этом году.

В частности, в июле 2026-го года господин Шашков К. А. в обзорной статье "Обзор мирового опыта применения больших языковых моделей для финансового прогнозирования" в так-себе (без звёздочек) журнале "ЭТАП: Экономическая Теория, Анализ, Практика" (https://elibrary.ru/item.asp?id=91815109) пишет:

Ключевыми нерешенными проблемами остаются: — обеспечение устойчивой калибровки прогнозов на различных горизонтах и в разных рыночных режимах; — повышение качества долгосрочных прогнозов; — обеспечение прозрачности и объяснимости предсказаний; — интеграция LLM-решений в реальные системы управления рис- ками и регуляторного контроля; — локализация методологии для рынков с иной языковой и инфор- мационной средой, включая российский.

Собственно, ровно эти проблемы я и решаю. Уже проверены тысячи гипотез, алгоритмов, комбинаций, использованы десятки LLM и эмбеддеров, процесс само-улучшения моделей поставлен на поток, система улучшается с каждым днём и догоняет по качеству западные аналоги.

Проект постоянно в режиме творческого беспорядка и уже можно было бы написать десяток статей-исследований, например, о точности склейки новостного фона события из разных источников или сравнение ансамблей моделей для определения направления движения.

Но! на данный момент я не учусь и не преподаю в ВУЗе, а опыта написания таких статей - 0.

Если у вас есть знакомые на кафедрах или в компаниях, занимающихся научной деятельностью, передайте, пожалуйста эту информацию им. Насколько интересно им сотрудничать со свободным исследователем в области финансового анализа с помощью LLM и машинного обучения?

Также есть исследование в области RAG, но это, скорее, инженерное решение, я просто объединил все современные практики организации памяти агентов в одно опен-сорс решение. Могу написать сравнительный анализ подходов на корпусах разного типа, но на моей локальной железке это медленно, нужно постоянно переиндексировать, может занять месяцы если это больше 10 000 документов.

Третья область интересов - работа с большими (>200 000 строк кода) проектами с помощью локальных малых и других опен-сорс моделей (которые по уровню уже сравнялись с Sonnet/Opus 4.6 - с первыми эффективными и безопасными моделями Claude Code, с ними уже хотелось работать). Тоже есть что показать.

Короче, ищу спонсоров железа и институты с научной базой для продолжения исследований.

Мои контакты: osidorkin85@gmail.com, +7 (960) 275-71-47