#интенты — Public Fediverse posts

LLM не понимает намерение пользователя?

На днях вышла новая статья "Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent" , которая задаёт новые тренды академического кликбейт названия публикаций. По сути авторы заявляют, что модели не понимают глобального интента пользователя. Они делают глубокое исследование, которое это подтверждает на примерах обеспечения личной безопасности пользователя и получения легальной, но потенциально вредоносной информации. Но на практике оказывается иначе: модели распознают намерение пользователя, но не используют его при принятии решений . Почему так происходит и как с этим работать в реальных системах?

https://habr.com/ru/articles/981118/

#интенты #llmмодели #контроль_поведения #фильтрация_ответов #prompt_engineering #intent_recognition

LLM не понимает намерение пользователя?

На днях вышла новая статья "Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent" , которая задаёт новые тренды академического кликбейт названия публикаций. По сути авторы заявляют, что модели не понимают глобального интента пользователя. Они делают глубокое исследование, которое это подтверждает на примерах обеспечения личной безопасности пользователя и получения легальной, но потенциально вредоносной информации. Но на практике оказывается иначе: модели распознают намерение пользователя, но не используют его при принятии решений . Почему так происходит и как с этим работать в реальных системах?

https://habr.com/ru/articles/981118/

#интенты #llmмодели #контроль_поведения #фильтрация_ответов #prompt_engineering #intent_recognition

LLM не понимает намерение пользователя?

На днях вышла новая статья "Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent" , которая задаёт новые тренды академического кликбейт названия публикаций. По сути авторы заявляют, что модели не понимают глобального интента пользователя. Они делают глубокое исследование, которое это подтверждает на примерах обеспечения личной безопасности пользователя и получения легальной, но потенциально вредоносной информации. Но на практике оказывается иначе: модели распознают намерение пользователя, но не используют его при принятии решений . Почему так происходит и как с этим работать в реальных системах?

https://habr.com/ru/articles/981118/

#интенты #llmмодели #контроль_поведения #фильтрация_ответов #prompt_engineering #intent_recognition

LLM не понимает намерение пользователя?

На днях вышла новая статья "Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent" , которая задаёт новые тренды академического кликбейт названия публикаций. По сути авторы заявляют, что модели не понимают глобального интента пользователя. Они делают глубокое исследование, которое это подтверждает на примерах обеспечения личной безопасности пользователя и получения легальной, но потенциально вредоносной информации. Но на практике оказывается иначе: модели распознают намерение пользователя, но не используют его при принятии решений . Почему так происходит и как с этим работать в реальных системах?

https://habr.com/ru/articles/981118/

#интенты #llmмодели #контроль_поведения #фильтрация_ответов #prompt_engineering #intent_recognition

AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку

Как структурировать диалоги с LLM: шаблоны, интенты, статусы и архитектура ai-dialog-system , превращающая хаос в управляемую систему. Подход подходит для аналитики, CI и командной разработки.

https://habr.com/ru/articles/922900/

#llm #диалоговые_системы #архитектура #шаблоны #open_source #метаданные #интенты #анализ_и_проектирование_систем #структурирование #rag

AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку

Как структурировать диалоги с LLM: шаблоны, интенты, статусы и архитектура ai-dialog-system , превращающая хаос в управляемую систему. Подход подходит для аналитики, CI и командной разработки.

https://habr.com/ru/articles/922900/

#llm #диалоговые_системы #архитектура #шаблоны #open_source #метаданные #интенты #анализ_и_проектирование_систем #структурирование #rag

AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку

Как структурировать диалоги с LLM: шаблоны, интенты, статусы и архитектура ai-dialog-system , превращающая хаос в управляемую систему. Подход подходит для аналитики, CI и командной разработки.

https://habr.com/ru/articles/922900/

#llm #диалоговые_системы #архитектура #шаблоны #open_source #метаданные #интенты #анализ_и_проектирование_систем #структурирование #rag

AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку

Как структурировать диалоги с LLM: шаблоны, интенты, статусы и архитектура ai-dialog-system , превращающая хаос в управляемую систему. Подход подходит для аналитики, CI и командной разработки.

https://habr.com/ru/articles/922900/

#llm #диалоговые_системы #архитектура #шаблоны #open_source #метаданные #интенты #анализ_и_проектирование_систем #структурирование #rag