8 материалов · приём действия · Управлять разработкой и доставкой
Выступление«Для контроля галлюцинаций LLM нужно оборачивать вспомогательными классификаторами (guardrails), которые фильтруют запросы на входе и ответы на выходе.»
здесь это прозвучало
Выступление34 мин«Для безопасного применения ИИ-инструментов и снижения когнитивной нагрузки инженеров создавайте вокруг агентов обвязку с вшитыми правилами качества, памяти и проверок.»
здесь это прозвучало
Подкаст1 ч 2 мин«Роль продакт-менеджера при работе с LLM — не просто подключить модель, а задать критерии качества ответа, отфильтровать токсичность и проконтролировать влияние инференса на UX (например, скорость ответа).»
здесь это прозвучало
Видео38 мин«При автоматизации процессов с помощью ИИ сохраняйте человека в контуре контроля для отлова критических ошибок.»
здесь это прозвучало
Видео33 мин«При сложной генерации кода с помощью LLM стройте многослойные пайплайны, где отдельные слои или модели отвечают за проверку безопасности сообщений, критику и исправление сгенерированного кода.»
здесь это прозвучало
Видео28 мин«Чтобы избежать галлюцинаций, нейросеть нужно жестко ограничивать рамками через промпт, запрещая выдумывать факты за пределами базы знаний.»
здесь это прозвучало
Видео1 ч 21 мин«При внедрении ИИ в саппорт, модерацию или контроль качества обязательно сохраняйте человека для финальной проверки, оставляя нейросети лишь роль «суфлера».»
здесь это прозвучало
Видео43 мин«Для внедрения ИИ в продукт безопаснее и эффективнее использовать подход RAG: искать ответ в локальной базе знаний и просить LLM лишь переформулировать найденный текст.»
здесь это прозвучало
