Рубрика «промпт-инжиниринг» - 2

Привет, я Лена, это мой первый пост здесь, и он про техническую задачу, с которой мы столкнулись: как заставить LLM писать текст так, чтобы его нельзя было отличить от написанного конкретной редакцией. Не «хороший текст», не «грамотный текст», а такой, который звучит как этот конкретный городской портал или этот Telegram-канал.

Читать полностью »

Почему отношения «начальник → подчинённый» и «человек → инструмент» не работают. Модель сопроцессоров. Как устроено разделение когнитивной нагрузки. Что может только человек, что может только AI, и где пересечение.

Два процесса, одна задача (КК, Глава 1) - 1

Неправильные метафоры

Читать полностью »

Эта статья написана без участия ИИ. Для простых смертных. Упрощена.

Сейчас тренд на замену людей нейросетями, вайбкодинг, и другие вещи, которые завернуты в фантик «Беззаботного будущего», всё это мне напоминает предыдущий тренд, который был до появления ИИ — «Успешный успех». Нам продают не технологии, а чувства простоты, на которое люди каждый раз охотно ведутся.

По ощущениям, это тот же барабан с цифрами 777, нам показывают пару удачных прокруток, «джекпоты», счастливые лица, а реальная статистика, цена попыток, и неизбежные промахи остаются за кадром.

Читать полностью »

Что мы обычно получаем, задавая вопрос из серии: «Придумай 10 идей для поста про нашу крутую фичу»! Список банальностей уровня «Сегодня расскажем о преимуществах...» и с тоской закрываем чат. Генеративный ИИ в такой роли — как стажер-энтузиаст, который усердно пересказывает техзадание. Скучно и неэффективно. А что, если сменить парадигму?

Читать полностью »

На текущий момент все еще есть люди, которые активно не используют нейросети в своих проектах, так же как существуют команды, продолжающие работать по-старому - полагаясь на опыт и ручные процессы, избегая интеллектуальных инструментов.

С другой стороны, все чаще можно услышать жалобы от разработчиков, особенно с грейдом middle и выше: их буквально заваливают навайбкоженными пулл-реквестами сомнительного качества, которые приходится по несколько раз реджектить, прежде чем они дойдут до адекватного состояния.

Читать полностью »

Предположение о том, что в основе работы LLM лежат нарративная функция и голографическая природа, можно подтвердить элементарными промптами.

Когда вы задаете вопрос LLM, вы получаете не ответ на него, а наиболее вероятное и логичное, с точки зрения модели, продолжение вашего вопроса. LLM не понимает, чего вы хотите. Она получает историю на вход и отдает продолжение этой истории на выходе.

Читать полностью »

Я — Евгений Сатуров, CTO Mobile в Surf. Год назад я купил команде подписку на Copilot Business, и будущее наступило. Но совсем не то, что ожидали: ручные промты продолжали съедать время разработчиков, а прорыва в продуктивности не произошло.

Показываю, почему так случилось и как Surf и другие компании решают проблему. Больше про воспитание ИИ и применение его в проектах читайте в ТГ-канале нашего CEO Владимира Макеева.

Проклятие идеального промта

Чтобы сгенерировать один production-ready метод, в промт нужно вместить всё, что у опытного разработчика находится в голове:

Новое исследование от Anthropic, создателей Claude, ставит крест на классическом промпт-инжиниринге. Их вывод: эффективность ИИ-агентов теперь определяется не тем, как вы спросите, а тем, какие данные вы им предоставите. На сцену выходит контекст-инжиниринг.

У этого есть пара предпосылок:

  1. Битва за контекстное окно проиграна. Его практически невозможно расширить, а стоимость обработки длинных контекстов растёт квадратично.

  2. Сама по себе идеально сформулированная задача ничего не решает, если нет контекста.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js