«То, что вчера требовало от эксперта знаний — сделать сайт, написать описание, разметить данные — сегодня модель делает почти что из коробки.»
«Модель на самом деле не ошибается — просто у неё нет понимания, как решать именно эти задачи.»
«Когда вы ловите себя на том, что повторяете модели одно и то же снова и снова, — это сигнал, что в контексте появилась дыра.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
— Введение
— Устройство контекстного окна на примере аналогий
— Статистический разрыв при обучении модели
— Семантический разрыв при обучении модели
— Ошибки мышления модели, подхалимство и уход от ответственности
— Захламление контекста и сжатие
— Две картины мира: человек и модель
— Неоднородность интелекта моделей и рваные границы
— Почему дообучить модель самому — это тупик?
— Контекст-инжиниринг: то, на что мы реально влияем
— Правило 1: разбивать задачи на чаты и контролировать сжатие
— Правило 2: не сваливать 30 файлов сразу, ловушка якорения
— Правило 3: hand-off, выжимка задачи для следующей сессии
— Правило 4: разметка источников по важности и актуальности
— Правило 5: повтор инструкций — сигнал о дыре в контексте
— Луп-инжиниринг: что приходит на смену
Словарик:
Луп-инжиниринг — (Loop Engineering) практика проектирования систем, которые автономно управляют работой ИИ-агентов
