Чтобы понять качество сервиса, достаточно прочитать договор оферты на сайте:
6.1. Исполнитель не несет ответственности за решения, принятые на основе результатов анализа. 6.2. Сервис предоставляет автоматизированный анализ и не заменяет профессиональную юридическую консультацию. 6.3. Исполнитель не несет ответственности за недоступность Сервиса по независящим от него причинам. 6.4. Совокупная ответственность Исполнителя ограничена стоимостью оплаченных услуг.
Исполнителем является некто с ИНН физика.
Удачи в использовании этого сервиса.
P.S. За формулировку на главной странице сервиса "ИИ находит все риски и подводные камни в ваших договорах. Результат за пару минут вместо 3-5 дней юридической экспертизы." запросто можно отправлять жалобу в ФАС.
P.P.S. Номер телефона на сайте у вас тоже очень красивый указан, почем сейчас такой можно приобрести? "Телефон: +7 (495) 123-45-67"
Мне тоже кажется, что мозговой штурм в классическом виде имеет много недостатков, поэтому предложенные варианты генерации идей кажутся хорошей альтернативой.
Пока читал, поймал себя на мысли, что эти методы также можно использовать как дополняющие друг друга. Например, начать с 6-3-5, чтобы расширить поле идей, потом поработать через SCAMPER с выбранными направлениями, и в конце пройтись инверсией по итоговой идее, чтобы подсветить слабые места и неочевидные риски.
Интересно, как вам кажется, такой комбинированный подход был бы полезен на практике или скорее приведет к переусложнению процесса без получения явных выгод?
Предлагаемый подход выглядит логичным, но иногда ключевой вопрос находится не в продуктовой механике, а в канале, оффере или цене. Это все было бы быстрее и дешевле проверить отдельными экспериментами и уже потом пилить MVP для проверки поведения пользователя и повторяемой ценности.
Рассматривал ли ты вариант добавить поверх текущей схемы ещё один пост-шаг после генерации ответа, где LLM не ищет новую информацию, а переписывает уже найденный ответ, максимально приближая формулировки к retrieved-чанкам или стилю ответов из train, с явной ориентацией на embedding-метрику? И мог ли, на твой взгляд, такой слой дать ощутимый прирост скоринга без существенного усложнения архитектуры?
При чтении возникает сильное впечатление, что текст полностью написан LLM. Те же фразы, те же грамматические конструкции.
Если во всем виноват HH, то это же клондайк для разработчика с руками и мозгом. Сделай лучше и стриги бабки.
Нейрослоп.
Чтобы понять качество сервиса, достаточно прочитать договор оферты на сайте:
6.1. Исполнитель не несет ответственности за решения, принятые на основе результатов анализа.
6.2. Сервис предоставляет автоматизированный анализ и не заменяет профессиональную юридическую консультацию.
6.3. Исполнитель не несет ответственности за недоступность Сервиса по независящим от него причинам.
6.4. Совокупная ответственность Исполнителя ограничена стоимостью оплаченных услуг.
Исполнителем является некто с ИНН физика.
Удачи в использовании этого сервиса.
P.S. За формулировку на главной странице сервиса "ИИ находит все риски и подводные камни в ваших договорах. Результат за пару минут вместо 3-5 дней юридической экспертизы." запросто можно отправлять жалобу в ФАС.
P.P.S. Номер телефона на сайте у вас тоже очень красивый указан, почем сейчас такой можно приобрести? "Телефон: +7 (495) 123-45-67"
Мне тоже кажется, что мозговой штурм в классическом виде имеет много недостатков, поэтому предложенные варианты генерации идей кажутся хорошей альтернативой.
Пока читал, поймал себя на мысли, что эти методы также можно использовать как дополняющие друг друга. Например, начать с 6-3-5, чтобы расширить поле идей, потом поработать через SCAMPER с выбранными направлениями, и в конце пройтись инверсией по итоговой идее, чтобы подсветить слабые места и неочевидные риски.
Интересно, как вам кажется, такой комбинированный подход был бы полезен на практике или скорее приведет к переусложнению процесса без получения явных выгод?
Предлагаемый подход выглядит логичным, но иногда ключевой вопрос находится не в продуктовой механике, а в канале, оффере или цене. Это все было бы быстрее и дешевле проверить отдельными экспериментами и уже потом пилить MVP для проверки поведения пользователя и повторяемой ценности.
Рассматривал ли ты вариант добавить поверх текущей схемы ещё один пост-шаг после генерации ответа, где LLM не ищет новую информацию, а переписывает уже найденный ответ, максимально приближая формулировки к retrieved-чанкам или стилю ответов из train, с явной ориентацией на embedding-метрику? И мог ли, на твой взгляд, такой слой дать ощутимый прирост скоринга без существенного усложнения архитектуры?