К содержимому
ProductSense АКАДЕМИЯ
ВойтиПопробовать бесплатно
Разобраться в теме Понять, что происходит Найти решение 
Библиотека
ПодборкиМикрокурсыКонференции
Тарифы

Академия ProductSense

бета-версия · Поддержка: @ps24supportbot

АкадемияКурсыТарифыПубличная офертаПолитика конфиденциальностиОбработка персональных данныхКарта сайта
Разобраться в теме12 разделов · 186 темПонять, что происходит12 опор · 288 ситуацийНайти решение14 работ · 508 приёмов458 материалов бесплатно из 3 060
  1. Понять, что происходит
  2. ·Инструмент вместо дела
  3. ·Ситуация

Чем больше свободы у генеративного алгоритма, тем строже должна быть система ограничений — размытый контекст рождает мусор

5 материалов · принцип мышления · Инструмент вместо дела

Как выглядит
Модель выдает текст, который выглядит правильно, но при проверке фактов оказывается, что данные вымышлены, или агент удаляет важные файлы, хотя это запрещено в задании.
Почему так работает
Генеративные модели создают похожий на правду результат, а не достоверный, и без жестких рамок могут нанести вред.
Как замечать
Посмотри на результат: если модель сгенерировала текст, выбери три тезиса и проверь их на точность.
Где не работает
Подход не работает в среде, где агенту нужно выполнять цепочку действий, требующих прав на запись, или в художественной генерации, где ошибки мгновенно видны.
Когда наоборот
Если вы создаете код в среде разработки с мгновенной проверкой синтаксиса и смысла, строгие ограничения могут замедлить процесс, так как ошибки видны сразу.

Учесть всё ↔ бить в одну точку

Оценивать системный эффект, PR, смежные подразделения и всю экосистему при выборе метода или фичи.

Точечно воздействовать на конкретную метрику через узкий рычаг, отделять бизнес-задачу от исследовательской и не усложнять.

Где об этом говорят

  • Видео51 мин

    Выпуск 2: Возможности AI-решений

    Проверяем доступ

    «Качество результата работы генеративного ИИ напрямую зависит от умения правильно ввести робот в контекст через структурированные промпты.»

    здесь это прозвучало

  • Урок1 ч 44 мин

    Модуль 1. Задача

    Проверяем доступ

    «Любой ответ языковой модели по умолчанию нужно воспринимать как ненадёжный мусор, пока не заданы строгие рамки запроса.»

    здесь это прозвучало

  • Урок1 ч 53 мин

    Модуль 6. Автономия

    Проверяем доступ

    «Текстовые инструкции в промптах не гарантируют безопасного поведения — для критических ограничений нужны программные блокировки на уровне исполняемого кода.»

    здесь это прозвучало

  • Подкаст34 мин

    О тупиках при работе с моделями, управлении результатом генераций и личной ответственности

    Проверяем доступ

    «Крупные технические провалы при внедрении ИИ происходят из-за слепой веры в способности модели без закладывания четких предусловий и ограничений.»

    здесь это прозвучало

  • Урок1 ч 54 мин

    Модуль 5. Агенты

    Проверяем доступ

    «Внешним сервисам, подключаемым к агенту, нужно выдавать минимальные права (например, read-only), чтобы избежать нежелательных действий от вашего лица.»

    здесь это прозвучало