Почему LLM продолжают генерировать ошибки в коде — и это не исправить масштабированием
Представьте типичную ситуацию: вы просите модель написать функцию обработки данных для корпоративного проекта. Код появляется за секунды, выглядит аккуратно, проходит локальные тесты. Но в продакшене всплывают скрытые проблемы: логика чуть расходится с требованиями в граничных условиях, или код игнорирует специфические ограничения внутренней библиотеки, которую модель никогда не видела в обучающих данных.
