Внешняя обратная связь как механизм обучения AI системы

Внешняя обратная связь как механизм обучения AI системы

Ключевой компонент успеха Poetiq — внешняя обратная связь: модель генерит код → код выполняется → результат сравнивается с правильным ответом → модель корректирует решение. Важно, что модель получает фидбек извне, а не сама себя проверяет — она узнает то, чего не может знать изначально. Это паттерн Reflection в AI-агентах, аналогичный тому, как продукт не может улучшаться без обратной связи от реальных пользователей.

Связи

• Обратная связь как источник энергии для продукта — Прямая аналогия: внешний фидбек критичен для развития как AI-систем, так и продуктов
• Петля обратной связи при самоулучшении AI — Контраст подходов: внешняя vs внутренняя обратная связь в обучении AI-систем
• Робастность как ключевой критерий AI-систем — Внешний фидбек помогает AI генерализовать знания на новые ситуации
• Негативная обратная связь как инструмент роста продукта — Общий принцип: критический фидбек выявляет ошибки и направляет улучшения

---

Источник: Telegram, 2025-12-10