TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #271 · 26.03
Два года назад я писал, что поучаствовал в грантовой системе от Фонда Содействия Инновациям и получил 500к рублей на разработку нескольких NLP-алгоритмов для русского языка. Кратко: если у вас есть проект, который по каким-то признакам является научно-исследовательской работой, вы можете получить на него чуть-чуть денег просто так, в обмен на нужные бумажки. Схема рабочая и без обмана, но дьявол в деталях, сейчас расскажу. Вчера я закрыл всю отчётность, окончательно выполнив свои обязательства. Деньги получил гораздо раньше, и уже давно все потратил. В комментариях мне тогда говорили, что государственный фонд может бесконечно долго давить непонятной бюрократией, и потом трижды пожалеешь, что взял деньги. Это и верно, и нет. Скажем так: у меня были отдельные моменты, когда я задумывался, что лучше бы не стал в это вписываться. Но ретроспективно думаю вот что: в тот момент деньги были нужны, и, пожалуй, на этот риск идти стоило. А если вы начинающий специалист или вовсе студент, то вдвойне оправдано. В целом претензии у меня три: 1. Реальный результат работы никого не интересует. Отчётность важнее, чем то, делали ли вы проект, и есть ли у вас какое-то достижение. Я алгоритмы написал, как обещал, но, судя по всему, никто не смотрел ни код, ни репозитории, ни готовые проекты на базе этих алгоритмов. Абсолютно все замечания были по оформлению. Я должен был сдать последний этап 23 января, я сдал собственно саму работу, и вот всё это время до конца марта я закрывал документы. Настоящая значимость этих документов в десятки раз ниже, чем значимость проекта, но для завершения процесса нужны именно отчёты, а то, что вовремя проделана огромная работа и получен реальный результат, никого особо не волновало. Думаю, если бы я не писал алгоритмы, а составил только отчёт, это прокатило бы. 2. Отчётов нужна тьма, все они до боли бюрократичны и канцеляричны. Формы заполнения стандартизированы, и это полнейший ад. Дело даже не в объёме информации, хотя это тоже беда. Просто часть полей не подходят для конкретных случаев (например, нужно указать материал, из которого сделан продукт, а у меня компьютерная программа), а другая часть полей — бессмысленная абстракция, которая непонятно каким образом родилась в голове составителей. Что-то вроде: "Аргументируйте выбор способа решения задачи", "Аргументируйте выбор пути решения задачи", "Аргументируйте выбор метода решения задачи" — это три разных поля, и заполнять их нужно разными данными! 3. И самая жуть — по необъяснимой причине ваша научная работа на бумаге должна трансформироваться в приносящий деньги бизнес. По завершении работы вы должны пройти аккредитованный "преакселератор" и составить "бизнес-модель". Это шаблонный многостраничный документ, который вы заполняете заумно звучащей водой про анализ "рынка" и "конкурентные преимущества" по совершенно вымышленному продукту, который никогда не будет существовать, потому что в настоящем мире ни научные исследования, ни бизнес не работают таким чудовищно наивным и поверхностным образом. Отдельная часть этого документа — эксель таблица с частично заблокированными ячейками, куда вам нужно вбить цифры из воздуха так, чтобы показать "окупаемость". Никого особо не волнует, что для "окупаемости" нужно платить программисту 25 тысяч в месяц, а в первый день выпуска продукта продать его сразу тысячами единиц. В общем, отчёты описывают несуществующий мир, рождённый фантазией людей, которые некомпетентны ни в науке, ни в бизнесе, но умеют и любят причинять боль бумагой и ручкой. Sticks and stones. Однако, если принять эти странные правила игры и согласиться прорываться через заросли, то вы получите деньги и мотивацию закончить какой-нибудь собственный проект. С помощью этого гранта я добил кучу кода, который и так собирался сделать, получил три успешные статьи на Хабре и попадание в Программу Поощрения Авторов, а также реализовал несколько платных заказов в том числе на основе сделанных наработок. Кстати, факт существования реальных продаж не играл абсолютно никакой роли при составлении доказательства, что моя разработка может приносить деньги :) #dev
Hashtags
Търсене: #promptengineering
@repo_science · Post #3115 · 28.04.2023 г., 21:32
#book#promptEngineering 🤖 The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques (2023) ✍️Ibrahim John 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3507 · 09.08.2023 г., 23:22
#softSkills#promptEngineering#chatGPT 🤖 LangChain Guide: Next-Gen ChatGPT & LLMs apps with LangChain This course is not just about the basics of Generative Artificial Intelligence and Natural Language Processing. It’s about using LangChain to supercharge the performance and efficiency of your Language Models. We’ll arm you with the skills and insights to tweak and tailor language models to your specific requirements, opening up a wider array of AI challenges and opportunities for you to tackle. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3327 · 20.06.2023 г., 23:25
#softSkills#promptEngineering#chatGPT#aporte 🤖 Prompt Engineering for ChatGPT ChatGPT and other large language models are going to be more important in your life and business than your smartphone, if you use them right. ChatGPT can tutor your child in math, generate a meal plan and recipes, write software applications for your business, help you improve your personal cybersecurity, and that is just in the first hour that you use it. This course will teach you how to be an expert user of these generative AI tools. The course will show amazing examples of how you can tap into these generative AI tools' emergent intelligence and reasoning, how you can use them to be more productive day to day, and give you insight into how they work. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@neiro_slop · Post #76 · 24.10.2025 г., 16:45
🚨Промпт-инжиниринг мёртв? Новое исследование от Anthropic показывает: теперь важнее не искусство формулировки запроса, а качество и структура предоставляемых данных. На смену приходит контекст-инжиниринг — умение организовать информационное пространство для ИИ. Почему это важно? Современные модели типа Claude или GPT уже мыслят структурно, но «теряются» в длинных контекстах. Если из 200К токенов только 1К — суть задачи, модель тратит 95% ресурсов на фильтрацию шума, а не на решение. Качество падает, а стоимость растёт. Что делать? Используйте три ключевые техники: 1) Сжатие — регулярно резюмируйте и оптимизируцте диалог; 2) Делегирование — используйте узкоспециализированных агентов. Нувыпонели) #ИИ#PromptEngineering#Anthropic
Hashtags
@repo_science · Post #3258 · 02.06.2023 г., 15:24
#promptEngineering#dataAnalysis#Python#pandas#chatGPT 🤖 Prompt Engineering for Data Analysis Python, Pandas, ChatGPT ChatGPT & Python. No Coding Needed. Data Analysis & Data Visualisation with ChatGPT, Python, Pandas & Prompt Engineering 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@ai_machinelearning_big_data · Post #8215 · 06.08.2025 г., 10:09
🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы. Зачем нужен Harmony? Этот формат нужен для: — 🧠 генерации chain of thought рассуждений — 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов — 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call — 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций 💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться. 👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно. Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony. Без него модель просто не будет работать как надо. pip install openai-harmony # or if you are using uv uv pip install openai-harmony @ai_machinelearning_big_data #gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering
@ai_machinelearning_big_data · Post #8518 · 11.09.2025 г., 17:11
🔥WFGY 2.0 — Semantic Reasoning Engine for LLMs (MIT) Это движок с открытым исходным кодом, цель которого — уменьшить галлюцинации и логические сбои в системах типа RAG / LLM, особенно когда: - источники OCR-текста плохо распознаются, - происходит «semantic drift» (когда ответ уходит от вопроса), - «ghost matches», когда извлечённый фрагмент кажется релевантным, но на самом деле нет. Обычно ошибки ловят уже в готовом сгенерированном тексте, из-за чего они часто повторяются. В Semantic Reasoning Engine всё наоборот: если система видит, что рассуждения «кривые» или сбились с курса, она останавливается, сбрасывается или ищет другой путь и отвечает только когда состояние стабильно. 🛡Авторы называют это semantic firewall - семантический «файрвол». Проверки встроены прямо в процесс мышления модели, а не поверх ответа с фильтрами или регексами. Это помогает избегать ошибок до того, как они попадут в вывод. 📌 Проект включает карту из 16 типичных ошибок LLM: - неверный поиск данных, - сбившаяся логика, - «провалы памяти», - путаница ролей агентов и другие. Для каждой есть простое текстовое исправление. Никаких SDK — достаточно вставить инструкции прямо в промпт. 🟢Как модель решает, правильные ли ответ генерируется: - ΔS (drift) - не уходит ли смысл слишком далеко от шага к шагу - λ (convergence) - сходится ли рассуждение к решению или крутится в цикле - Coverage — достаточно ли фактов и аргументов учтено Если все три условия выполнены, ответ считается «качественным». 🟢В тестах стабильность вывода выросла до 90–95% против обычных 70–85% у традиционных подходов. ▪Github: https://github.com/onestardao/WFGY @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#opensource#reasoning#hallucinations#promptengineering
@enlawreport · Post #1762 · 06.11.2025 г., 05:20
💼💥 Юристы тратят часы на переписывание рискованных пунктов договоров — но теперь это можно сделать одним промптом. Представляем Clause Surgeon: инструмент, который моментально находит риски и предлагает готовые редлайны в английских договорах. Мастер-промпт: "You are a Magic Circle–calibre contract editor. Given the CONTRACT TYPE = [CAPS], JURISDICTION = [ENGLISH LAW], COUNTERPARTY POWER = [STRONG/MEDIUM/WEAK], and RISK TOLERANCE = [LOW/MEDIUM/HIGH], review the CLAUSE: """[PASTE CLAUSE]""" 1. Diagnose risks in a bullet list tagged [Severity: Low/Med/High] with citations to standard practice. 2. Offer two alternative rewrites: (A) Aggressive pro-client, (B) Balanced market-standard. 3. Add a one-paragraph client-facing rationale in plain English. 4. Provide a redline version if possible. 5. Output JSON too: {“risk_tags”:[], “severity_max”: “High/Med/Low”, “pick”: “A/B”, “one-line”: “…”}. Style: concise, precise, no fluff". Попробуйте этот промпт на практике и поделитесь результатом — покажите, как Clause Surgeon лечит рискованные пункты. #EnglishLawReport#LegalPrompts#ContractDrafting#PromptEngineering#ClauseSurgeon#LegalAI#MagicCircleStyle#EnglishLaw