Нейросети и автоматизация.
Всего материалов: 7
Практический разбор: почему LLM в проектах без регламента замедляют работу, какие правила стоит зафиксировать до старта и как понять, что методичка вообще применима к вашей задаче.
LLM за минуты превращает расплывчатое ТЗ в детальную спецификацию, но часть требований формулирует сама. Разбираем, какие решения модель принимает за аналитика, чем это опасно и как выявить скрытые допущения до старта разработки.
Разбираем подход команды Medici Lab: как перестроить SIEM, чтобы LLM на 9 млрд параметров давала 96–97% хороших ответов на триаже, а система держала 150 хостов на двух ядрах CPU. Практические выводы для тех, кто думает об автоматизации SOC.
Эксперимент показал: AI-ассистент сделал 30 аналитических утверждений на синтетических данных, и ни одно не выдержало статистической проверки. Разбираем причины ложных инсайтов и даём практические шаги, как проверять выводы ИИ перед бизнес-решениями.
Разбираем кейс с автоматическим прохождением курсов и тестов. Объясняем, как это работает технически, какие риски несёт и что делать специалисту, чтобы сертификаты оставались доказательством навыков.
Eval показывает 96% качества, тесты проходят, а после релиза LLM‑ассистент допускает критическую ошибку. Разбираем семь ошибок тестирования LLM‑функций и способы построить eval, результатам которого можно доверять.
Один вопрос к корпоративному хранилищу данных — три разных ответа от ИИ-агента. Все SQL-запросы выполняются без ошибок, но выручка за сентябрь каждый раз получается разной. Разбираем на воспроизводимом эксперименте, откуда берутся расхождения и как семантический слой помогает избежать подобных ошибок.
