Научи плохому или почему я против промптинга
Недавно мне потребовалось объяснить 17-летнему парню законы диалектики Гегеля. Уточню: не просто пересказать их, а именно объяснить так, чтобы он обязательно понял. Да так понял, чтобы сразу стал богатым и успешным.«Нейросеть может объяснить каждому просто» — говорили ониВ рекламах нейросетей часто можно увидеть, что ИИ способен объяснить любую сложную информацию так, чтобы её понял каждый: школьник, младенец, дедушка Вова из деревни, для которого ИИ это просто заевший звук. В общем, в зависимости от его возраста, задач и уровня образования.Как бы не так!
«Ты сеньор» и «думай пошагово»: проверил шесть приёмов на 30 задачах по Python
В комментариях к прошлой статье (https://habr.com/ru/articles/1094642/) предложили добавить второй запрос: попросить модель перепроверить код и исправить ошибки. Я проверил один вариант такой просьбы вместе с пятью другими приёмами — ролью, «думай шаг за шагом», давлением, «сначала тесты» и «только код». Условия одинаковые: 30 задач по Python, скрытые тесты, три модели, по три прогона на каждую комбинацию; отдельно записаны токены и время. Про суеверия в промптинге на Хабре писали и раньше (https://habr.com/ru/articles/946816/), но без скрытых тестов, а мне хотелось именно их.Что мерил
Кажется, мы ищем форму
Привет, Хабр :3, что-то давно я не писал свое графоманство, что читается хуже нейрослопа, да и знаки препинания по паузам в уме моём, а еще я "–" умею ставить ввиду академической проф-деформации.Итак, заваривайте чай, напрягаем мозг, сегодня поговорим в целом о программировании и его проблемах, а также экспериментах. Плана статьи не будет, до конца дочитают сильнейшие (изи байт). Ехала!Проблема AI и LLM
Новый голосовой режим ChatGPT на GPT-Live-1: возможности, проблемы и лайфхаки
В июле 2026 года OpenAI заметно изменила голосовой режим ChatGPT и запустила GPT-Live-1 — модель для более естественного разговора в реальном времени.Теперь ChatGPT умеет слушать во время собственной речи, реагировать на перебивания, ждать окончания мысли, работать с веб-поиском, памятью, текстом и изображениями в одном диалоге. Сложные вопросы он при необходимости может передавать более мощной модели для отдельного анализа.Но вместе с этим появились и новые особенности: Live может отлично держать длинный контекст, а через минуту внезапно перейти на «угу», перебить пользователя или додумать то, чего он не говорил.
Почему хороший результат в разработке с ИИ начинается не с промпта
Хабр, привет! Меня зовут Сергей Бережной, я директор по взаимодействию с разработчиками в Яндексе и эксперт онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом
Вайбаналитика: как я учил LLM описывать бизнес-процессы, а не имитировать их
Опыт ERP-архитектора: почему ChatGPT сначала выдавал красивые, но непроверяемые процессы — и почему решение оказалось не в промптах, а в предметной модели, технологической последовательности и проверяемых артефактах.
LLM не работает за вас. Она работает с вами
Опыт после обучения 10+ коллег: почему одни ускоряются в разы, а другие получают уверенную кашу.За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс.Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование задач.Мой вывод стал неожиданностью для меня:LLM не работает за вас. Она работает с вами.
