Костыли для компенсации отсутствия памяти у LLM

Костыли для компенсации отсутствия памяти у LLM

Для работы с LLM приходится создавать обходные решения: специальные файлы типа CLOD MD для напоминания контекста, комбинации промптов с детерминированными скриптами. Эти костыли компенсируют неспособность модели учиться на собственном опыте взаимодействия с пользователем. Проблема не в памяти как хранилище, а в отсутствии механизма обучения.

---

Источник: Workshop transcript, 2025-10-01