GigaHeisenberg или преступный ИИ
tl;dr: Обойдём цензуру у LLM (GigaChat от Sber) и сгенерируем запрещенный (разной тематики) контент. Опробуем очень простую технику jailbreak’а в одно сообщение (не мультишаговый/multi-turn), которая пока работает на любой LLM (проверим не только на GigaChat, но и на других). И небольшой бонус в самом конце от DeepSeek.
Халява уходит из программирования
Для меня халява — это гарантированный результат за вложенные усилия. Логика повествования требует такого определения, дальше всё будет ясно.Халяве учили и учат в школе. Сделай домашнее по алгебре, выучи стихотворение, научись решать линейные уравнения — и получишь пятерку, то есть лучшее из возможного. Любовь получать пятерки сыграла злую шутку со многими, ведь в жизни вне учебных заведений халявы практически нет.Слово «легко» ниже по статье тоже означает гарантированный результат за усилия, но подразумевается «легко, если умеешь работать с собственной мотивацией».
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Заключительная часть: лучшие практики и рекомендации
От переводчикаПредставляю вашему вниманию заключительную, третью часть перевода статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra — Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Этот материал завершает цикл публикаций, посвященных эффективному взаимодействию с большими языковыми моделями.В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга и базовыми техниками промптинга. Во второй
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 2: продвинутый промптинг и работа с кодом
От переводчикаПредставляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.В первой части
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 1: основы и базовые техники
От переводчикаПредставляю вашему вниманию перевод статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Это первая часть из планируемого цикла из трех статей, поскольку оригинальный документ весьма объёмен (68 страниц) и насыщен полезной информацией.Важно отметить
Яндекс.Разврат или анти-этичный ИИ
tl;dr: как обойти внутреннюю цензуру «Шедеврума» и получить то, что хочешь. Описание реализованных состязательных атак с примерами реализации. Без глубокого раскрытия механизма почему так получается.
Как предъявлять бездушным машинам, чтобы они тебя понимали. Гайд по промпт-инжинирингу
Если вам кажется, что нейросети тупят, не справляются с задачами или делают все как-то через раз — не спешите списывать их со счетов. Возможно, проблема не в них, а в том, как вы у нее спрашиваете.LLM — не универсальное решение всех задач. Это предикативные модели, обученные на массивных объемах текстов, и их поведение напрямую зависит от того, что именно вы им подаете на вход. Промпт в этом контексте — полноценный интерфейс взаимодействия, инструкция, способ задать контекст. Если вводите плохой промпт, получаете плохой результат. Это не случайность, не артефакт, а вполне ожидаемое следствие некорректной постановки задачи.
Как научить нейросеть запоминать вас: технология персонального контекста
Привет, Хабр! Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа. Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.
Промпт-инжиниринг: от базовых принципов к научно обоснованным стратегиям
Промпт-инжиниринг за последние годы трансформировался из набора интуитивных "лайфхаков" в полноценную научную дисциплину на стыке психологии, лингвистики и компьютерных наук. Работа с языковыми моделями сегодня требует не просто "правильно задавать вопросы", а глубокого понимания принципов их функционирования и системного подхода к формулировке задач.
