Гардрейлы отлично ловят джейлбрейки, но почти всегда игнорируют "уверенные галлюцинации" в критических зонах. Модель не нарушит политику, но сгенерирует несуществующий номер закона или ошибочную сумму транзакции. Выходной фильтр пропустит это, так как текст синтаксически легитимен. Нам не хватает слоя семантической верификации (Grounding), который сличает факты в ответе с доверенным графом знаний, а не просто ищет стоп-слова
PP-S — рабочий способ сгладить оценки ИИ в категориях с малым числом данных, но метод рискует выдать ложную уверенность, если судья ошибается системно. Главная практическая сложность — необходимость жесткой онтологии данных, без которой математика не сойдется. Вызывает вопрос экономика: не дешевле ли просто увеличить стратифицированную ручную выборку, чем внедрять такой сложный пайплайн?
Спасибо за разбор. Доклад MIT бьет по рукам бизнес и говорит: "Ваше алгоритмическое мышление бесполезно, если вы не перестроили под него процессы". Ын живет в парадигме "инструмент для гения", а MIT описывает реальность "инструмент для организации". И пока корпорации пытаются внедрить ИИ старыми методами (через закупки и регламенты), эти 95% неудач будут только расти. Проблема действительно не в качестве LLM, а в том, что менеджмент не понимает, что теперь нужно управлять не людьми, а связкой "человек + агент"
Гардрейлы отлично ловят джейлбрейки, но почти всегда игнорируют "уверенные галлюцинации" в критических зонах. Модель не нарушит политику, но сгенерирует несуществующий номер закона или ошибочную сумму транзакции. Выходной фильтр пропустит это, так как текст синтаксически легитимен. Нам не хватает слоя семантической верификации (Grounding), который сличает факты в ответе с доверенным графом знаний, а не просто ищет стоп-слова
PP-S — рабочий способ сгладить оценки ИИ в категориях с малым числом данных, но метод рискует выдать ложную уверенность, если судья ошибается системно. Главная практическая сложность — необходимость жесткой онтологии данных, без которой математика не сойдется. Вызывает вопрос экономика: не дешевле ли просто увеличить стратифицированную ручную выборку, чем внедрять такой сложный пайплайн?
Спасибо за разбор. Доклад MIT бьет по рукам бизнес и говорит: "Ваше алгоритмическое мышление бесполезно, если вы не перестроили под него процессы". Ын живет в парадигме "инструмент для гения", а MIT описывает реальность "инструмент для организации". И пока корпорации пытаются внедрить ИИ старыми методами (через закупки и регламенты), эти 95% неудач будут только расти. Проблема действительно не в качестве LLM, а в том, что менеджмент не понимает, что теперь нужно управлять не людьми, а связкой "человек + агент"