Личная история

У моей жены СДВГ. Именно это стало отправной точкой для всего проекта. Я наблюдал, как она стоит перед кучей белья, прекрасно понимает, что нужно сделать, — и всё равно не может начать. Она не ленится. Она застывает. Это принципиальное различие, которое большинство людей без СДВГ не улавливают: проблема никогда не в незнании. Проблема — в разрыве между знанием и первым шагом.

СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности) — распространённое нейроэволюционное расстройство, влияющее на то, как мозг обрабатывает информацию, регулирует внимание и управляет импульсивным поведением. Но клиническое определение плохо передаёт, что происходит изнутри: нервная система, ориентированная на интерес, а не на важность; исполнительные функции, которые не включаются по команде; паралич инициирования, хорошо описанный в литературе — от диагностических критериев DSM до популярных книг вроде The Queen of Distraction, — но почти не учитываемый в практических инструментах.

Большинство AI-инструментов для СДВГ решают задачу неправильно. Они сосредоточены на диагностике и теоретических рекомендациях: тесты, чек-листы, аккуратно оформленные списки задач. Но список задач для человека, который застрял, — это просто ещё один выбор плюс слабый голос, говорящий «старайся больше». Формально верно — и совершенно бесполезно.

Я попробовал иначе. Взял клиническую теорию — дисфункция исполнительных функций, паралич при инициировании задач, нервная система, основанная на интересе, — и проверил её против того, чего в академических исследованиях почти никогда не бывает: реального ежедневного наблюдения за человеком с СДВГ, с которым я живу. Что на самом деле её размораживает? Не план. Искра.

Как работает NeuroBait

NeuroBait — это не планировщик задач. Он не составляет списки и не раскладывает дела по приоритетам. Его единственная функция — активировать дофамин так, чтобы начало действия казалось возможным, а не невыносимым.

Когда вы застряли, инструмент считывает из разговора то, что для вас реально важно: конкретный дедлайн, человек или вещь, которая вам дорога. На основе этого он отвечает 3–6 тёплыми предложениями, написанными естественным языком — без клинических ярлыков, без стен из маркированных списков. Три элемента всегда присутствуют в ответе: понимание того, почему вы застряли, возврат к тому, что вам важно, и одно маленькое конкретное действие прямо сейчас. «Вытащи одну рубашку с верха стопки. Только одну.»

Никаких обвинений. Никаких нотаций. Пользователь в этом взаимодействии — активный участник, а не пациент, которому нужно поставить галочку в чек-листе.

Технический стек

Базовая модель — google/gemma-3-12b-it: плотная (dense, без mixture-of-experts) Gemma 3 на 12 миллиардов параметров со стандартной архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration. Выбрана за предсказуемое развёртывание через стандартный стек transformers + peft, без экзотических зависимостей.

Метод дообучения — 16-битный LoRA (Low-Rank Adaptation, метод эффективной адаптации больших языковых моделей) через библиотеку Unsloth. Не QLoRA (квантованный вариант), а полноценный 16-битный режим. Параметры адаптера: ранг r=16, alpha=16, dropout=0. Обучение заняло 3 эпохи при learning rate 2e-4, батч-размере 1 с накоплением градиентов на 8 шагов, максимальная длина последовательности — 2048 токенов. Шаблон чата — формат gemma-3 с маркерами `<start_of_turn>user` и `<start_of_turn>model`.

Один нетривиальный момент в конфигурации: `save_strategy="no"` — обход известного бага с pickle-чекпоинтами в связке Unsloth/TRL (библиотека для RLHF-обучения). Без этой настройки чекпоинты ломались на середине обучения. Для вычислений использовался modal.com — облачная ML-платформа с оплатой по факту использования, GPU H100 80 ГБ.

Датасет небольшой, отобранный вручную и синтетический; построен на реальных СДВГ-сценариях, а не на обобщённых советах по продуктивности. Главный вывод из этого выбора: для формирования голоса модели качество датасета важнее его размера.

Развёртывание: Hugging Face Space (платформа публикации ML-моделей и демо) на ZeroGPU — бесплатном GPU-уровне от Hugging Face (zero-a10g). Стек: Gradio + стандартные transformers + peft. Базовая модель загружается в 4-bit bitsandbytes NF4 (формат квантования для экономии памяти), LoRA-адаптер применяется поверх неё во время исполнения запроса. В продакшене нет ни Unsloth, ни GGUF-пути развёртывания.

Базовая vs. дообученная модель

Базовая модель — не слабая. Она вполне способная. Но «из коробки» она всё равно пишет список дел, просто с более сочувствующим тоном: жирные заголовки, маркированные списки, утечки клинических ярлыков, длинные структурированные абзацы. Для застывшего мозга эта стена «помощи» сама по себе перегружает — и инструмент становится частью проблемы, а не её решением.

Дообученная версия ведёт себя качественно иначе. Она убирает структуру и говорит тёплой, плавной прозой. Становится короче. Задаёт вопрос, прежде чем предположить. Возвращает ваш контекст обратно вам — так что ответ ощущается написанным именно для этой ситуации, а не для обобщённого «перегруженного пользователя». Модель усвоила голос, а не набор правил. Это различие тонкое, но именно оно определяет, сработает ли инструмент в момент, когда человек действительно застрял.

Перспективы

Вот что оказалось неожиданным в процессе работы: это не только инструмент для СДВГ. Мы все периодически упираемся в эту стену — измотаны бесконечной информационной лентой, перегружены раздутыми фидами, не можем начать самое простое дело. NeuroBait тёплый по замыслу. Он работает как мягкий перезапуск для любого, кто тонет в перегрузке, — человечный толчок обратно к одному маленькому выполнимому действию. Мозгу с СДВГ это нужно острее всего, но не исключительно ему.

Следующие шаги: открытые веса с полным пайплайном обучения, двуязычная версия (индонезийский и английский) и — главное — разработка вместе с сообществом, а не для него. Инструменты для СДВГ слишком долго создавали люди без СДВГ. Реальные сценарии, реальные реакции, реальная обратная связь — вот в чём смысл следующего этапа.

Если у вас СДВГ, если кто-то близкий живёт с этим синдромом или если вы просто слишком часто чувствуете себя перегруженным — попробуйте инструмент и скажите, что раздражает. Обратная связь — это и есть весь смысл проекта.