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JetBrains → 去向未说
大模型预训练研究者，现在 Cohere 柏林 Foundations 团队。在 JetBrains 带 Mellum 代码模型两年半，主导 Mellum2 预训练；此前在 Yandex 和 Toloka AI 做众包、评测与 RLHF。莫斯科物理技术学院本硕。
经历
CohereMember of Technical Staff, Foundations2026- JBJetBrainsStaff Research Engineer / Team Lead (Mellum)2024–2026
- YTYandex / Toloka AIAI Research Scientist2020–2024
- MIMoscow Institute of Physics and TechnologyMSc, Computer Science2021–2023
- MIMoscow Institute of Physics and TechnologyBSc, Computer Science2017–2021
- MIMIPT & Inria NANO-DResearch Intern2020–2020
- YAYandexSoftware Engineering / ML Intern2018–2019
论文
- Mellum2 Technical ReportarXiv 2026介绍 Mellum 2：一个开放权重的 120 亿参数混合专家语言模型，每个 token 激活 25 亿参数，面向软件工程任务。
- Mellum: Production-Grade in-IDE Contextual Code Completion with Multi-File Project UnderstandingarXiv 2025介绍 Mellum 系列 40 亿参数开放权重代码补全模型，用于 JetBrains IDE，在约 4 万亿 token 的宽松许可代码上训练。
- Learning from Crowds with Crowd-KitJournal of Open Source Software 2021介绍 Crowd-Kit：一个汇总众包标注质量控制算法的 Python 工具包，包括真值推断和从众包数据中学习。
出处最近变动: Xnikita-pavlichenko.com教育与工作经历读自本人主页或雇主页面；论文在 arXiv 上核对过署名。LinkedIn 只读本人公开发布的帖子；GitHub 只给链接。