Триангуляция между моделями компенсирует их слабости

Триангуляция между моделями компенсирует их слабости

Каждая AI-модель имеет свой «характер», сильные и слабые стороны, поэтому использование нескольких моделей для одной задачи помогает получить более качественный результат. Триангуляция между моделями позволяет компенсировать недостатки одной модели сильными сторонами другой. Это особенно полезно для сложных задач, требующих глубокого анализа или креативности, таких как планирование архитектуры продукта.

Связи

• Три режима координации AI-агентов — Описывает конкретные паттерны взаимодействия (Debate, Council) для практической реализации триангуляции
• Мульти-модельный подход в работе с AI — Обосновывает преимущество параллельного использования моделей перед поиском одной идеальной «универсальной» модели
• Multi-model thinking для принятия решений — Применяет триангуляцию для поиска взвешенных стратегических решений через точки пересечения мнений
• Стратегия использования нескольких AI для контроля качества — Демонстрирует практический пример компенсации ошибок одной модели через строгую критику другой

---

Источник: Telegram, 2026-01-19