Успехи AI объясняются наличием в тренировочных данных
Успехи AI объясняются наличием в тренировочных данных
Почти все отказы и ограничения AI-моделей объясняются разницей между тем, что было в тренировочных данных, и тем, чего там не было. Это фундаментальный принцип для понимания, где модель справится хорошо, а где нет. Если паттерн задачи присутствовал в обучении в достаточном объёме, модель покажет хороший результат; если нет — потребуется компенсация через методологию и промпты.
Источник: Workshop transcript, 2026-07-31
Связанные заметки
Контролируемая автоматизация для обучения
#automation#learning#constraints
Атрибуты инструментов скрыты от модели
#ai#harness#constraints
Path dependence в рассуждениях языковых моделей
#ai#systems-thinking#constraints
Backpropagation в продажах: медленная петля обратной связи как ограничение обучения
#learning#feedback-loops#sales
Федерализм создаёт пятнистую карту AI-развития
#ai#regulation#systems-thinking
Подробный разбор
Законы системного мышления - подробный гайд с примерами →Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
Постройте своего AI коллегу. 5 сессий, старт 2 мая
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний