🤖 Как устроен AI-агент: разбираем по кирпичикам
Разбор архитектуры AI‑агентов: LLM, планирование, память, инструменты и цикл ReAct; упомянуты LangChain, AutoGPT и BabyAGI.
Разбор архитектуры AI‑агентов: LLM, планирование, память, инструменты и цикл ReAct; упомянуты LangChain, AutoGPT и BabyAGI.
О причинах «галлюцинаций» нейросетей, признаках ложных ответов и практических приёмах снижения риска: уточнение запроса, проверка источников.
Короткая формула и структура сценария для видео: хук, проблема, решение, призыв и практические советы для контент‑мейкеров.
Пошаговая схема: генерировать в Midjourney, оживлять в Pika и доводить монтажом в Runway; пример с рекламой кофейни и профессиональные советы.
Пошаговое руководство по клонированию голоса: что нужно, лучшие сервисы (ElevenLabs, Play.ht, Resemble.ai), советы по записи и легальности.
Пошаговое руководство по быстрой генерации RPG‑мира и квестов с помощью ИИ: концепция, локации, фракции, бестиарий и промпты (ChatGPT, Midjourney, Notion).
Инструкция по созданию виртуального персонажа: концепция, инструменты (Ready Player Me, MetaHuman, Midjourney), голос и поведение.
Гид по созданию интерактивных сторителлинг‑игр в мессенджерах: механика, инструменты (Telegram Bot API, Chatfuel), идеи, метрики и монетизация.
Как статья «Attention is All You Need» и механизм внимания сделали трансформеры основой ChatGPT, BERT и сотен других моделей.
Разбор отличий генеративных и дискриминативных моделей: P(X|Y) vs P(Y|X), примеры (ChatGPT, Midjourney, DALL‑E) и когда применять каждый подход.
Обзор Chain of Thought и Step by Step Reasoning: как «думай пошагово» улучшает ответы ChatGPT — снижение ошибок, прозрачность решений и примеры промптов.
Разбор мифа о размере моделей: почему больше параметров не всегда лучше; примеры GPT-4, Llama 70B и Phi-2 и советы по выбору.
Практические правила приватности при работе с ChatGPT, Midjourney и локальными моделями: чего не загружать, какие настройки изменить и альтернативы.
Признаки ИИ‑текстов, популярные квизы и советы для прокачки «детектора ИИ»; применение навыка в модерации, HR и проверке работ.
Разбор причин предвзятости ИИ и практические методы: аудит данных, балансировка, fairness‑метрики, adversarial debiasing; примеры IBM, Google, LinkedIn.
Кратко о том, что такое токен в нейросетях и почему токены важнее слов для лимитов контекста, стоимости и качества ответов ИИ.
Практическая инструкция по адаптации модели: определение задачи, сбор релевантных примеров (50–500), формат «запрос→ответ», тестирование и RAG.
Разбор факторов, которые действительно улучшают ИИ после фидбэка: разметка данных, человеческая оценка, критерии и повторное дообучение.
Разбор, почему языковые модели придумывают факты, примеры галлюцинаций и практические приёмы снижения риска при работе с ИИ.
Почему нейросети повторяют гендерные, расовые и социальные стереотипы, как данные и масштаб усиливают смещения и какие практики применяют для их снижения.