Нам нравится действовать быстро и ломать границы, мы работаем над тем, чтобы понять, как @CyreneAI может помочь нам выйти за эти рамки.

Инженер решений Braintrust: «Лучшие LLM не всегда гарантируют стабильную производительность» Это предложение объясняет, почему редактирование промпта требует тестирования до того, как отредактированный промпт начнет отвечать на реальные запросы пользователей. Запуск в песочнице может выглядеть лучше, но тот же промпт снижает качество на некорректных входных данных. На воркшопе показан минимальный цикл оценки: задача, набор данных, оценка, офлайн-тестирование, онлайн-логи, ручной анализ. В статье ниже эта же идея применяется к поиску, проверкам на галлюцинации, версионированию и регрессионным тестам промпта. Посмотрите воркшоп, затем прочитайте статью, прежде чем следующий промпт-изменение будет выпущен без регрессионного теста.

Человек, читающий предложение вслух, сообщает вам, как он произносит слова. Настоящий разговор говорит вам гораздо больше. Он раскрывает, как люди естественно реагируют, делают паузы, перебивают друг друга, подчеркивают идеи, меняют интонацию и адаптируют язык в зависимости от контекста. Эта разница имеет значение. Чтобы ИИ смог перейти от распознавания речи к пониманию того, как язык действительно используется, ему необходим доступ к подлинной коммуникации — а не только к изолированным записям. Это одна из идей, отраженных в подходе @_dialectra к созданию речевых наборов данных. Собирая и совершенствуя язык у реальных носителей с помощью структурированных процессов, цель — не просто сохранить слова, а зафиксировать язык таким, каким он существует в повседневной жизни. Потому что язык не воспринимается по одному предложению за раз. Он воспринимается через разговоры.

Нельзя просто подключить Claude Code к корпоративной системе и ожидать, что он всё сделает за вас. Всё это хрупко, особенно передача контроля ИИ, а также это сложная смесь интерфейсов и баз данных, разбросанных по всему месту. Вам нужны люди в цикле. Долгосрочно $CTSH $ACN

OpenAI отстает от Anthropic настолько сильно, что это уже не смешно Им нужно как можно скорее обучать более крупные модели

Одна вещь, о которой мы слишком мало говорим — это то, сколько информации умещается в один визит к врачу. Вы пытаетесь описать свои симптомы, внимательно слушаете, задаёте правильные вопросы, запоминаете изменения в приёме лекарств, понимаете результаты анализов и думаете о том, что будет дальше — всё это в течение 15 или 20 минут. Затем вы уходите и понимаете, что уже забыли половину сказанного. Я считаю, что это гораздо более серьёзная проблема, чем люди осознают. AI Doctor Notes создан именно вокруг этого момента — от @dreamlabsolutn. Вместо того чтобы пытаться заменить вашего врача, он помогает зафиксировать разговор, превращает его в понятные заметки простым языком и выделяет важные пункты для дальнейших действий, пока всё ещё свежо в памяти. Мне особенно нравится, что цель — не ставить диагноз и не давать медицинские рекомендации. Цель — помочь вам запомнить, оставаться организованным и сделать будущие визиты к врачу менее пугающими. Я также понимаю, насколько это полезно для опекунов или родителей, которые управляют визитами за кого-то другого. Медицинская информация часто передаётся через память, а память не всегда надёжна. Иногда самая полезная технология — не та, которая принимает решения за нас. А та, что помогает нам принимать более осознанные решения, напоминая о важном.