Разрыв между самоанализом и изменением поведения AI
Разрыв между самоанализом и изменением поведения AI
Даже если модель способна обнаружить, что она нарушила инструкции или «нахимичила», это не приводит автоматически к коррекции поведения. Существует фундаментальный разрыв между рефлексией и действием в текущих LLM. Решение этой проблемы — следующий шаг в создании надежных AI-агентов.
Связи
- LLM требуют явных инструкций от разработчиков — Оба описывают разрыв между знанием AI и применением этого знания
- Различие между симптомом и корневой проблемой в автоматизации — Оба подчеркивают недостаточность обнаружения проблемы для изменения поведения системы
- Мета-анализ выявляет нюансы общения AI — Выявление проблемы через рефлексию без автоматического исправления поведения агента
- Разрыв между технологическим прогрессом и коммерческим успехом в AI — Параллельный разрыв: технологическая способность не транслируется автоматически в результат
- Память как ключевой фактор улучшения UX AI-агентов — Память как механизм закрытия разрыва между рефлексией и действием
Источник: Telegram, 2025-12-03
Связанные заметки
Модели признаются в «срезании углов» при решении задач
#ai#transparency#limitations
Проблема галлюцинаций и соблюдения инструкций у AI-агентов
#ai#ai-agents#constraints
Deep learning не может отвечать на вопросы вмешательства
#AI#deep-learning#causality
Модель мира vs эвристики в LLM
#AI#theory#world-models
Бремя знаний и замедление роста
#economics#knowledge-management#research
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний