Не реклама, а вдруг кому пригодится. Если кто-то после этого мема решил всё-таки разобраться в Python, оставлю здесь то, что когда-то сделал сам. Если давно хотели начать - забирайте https://stepik.org/course/289001
GPT 5.6 Sol вроде не хуже по тестам, и дешевле по токенам. Kimi K3 тоже рвется в лидеры.
Я не настраиваю агенты и последние 2 года не тренирую нейросети, поэтому про самую, вероятно, трудную часть - файнтюн и RAG - конкретно не расскажу. Возможно, нынешние агенты могут и сами себе выступить RAG'ом (даешь инструкции, из какой базы знаний получать сведения, она сама и разберется) - не уверен, не пробовал. Но суть в том, что БЯМ сам по себе генерит текст - правдоподобно, но в принципе от балды. А агент умеет выполнять вполне четкие детерминированные задания по указке такой генерилки. И когда вы говорите голому БЯМу: "Составь выжимку публикаций последних пяти лет по межклеточному взаимодействию интерлейкинами и подобным", голый БЯМ начнет генерить правдоподобный бред, но в агенте он сработает иначе. Он напридумывает, что считать подобным интерлейкинам, поручит агенту сделать более-менее разумный запрос в WebOfScience (или к чему у вас есть доступ), оценит эбстракты найденных статей, какие из них стоит прочитать, и уже из этих статей сделает выжимку. А дополнительные "навыки" (которые выглядят как внятные, но написанные по-человечески в вольном стиле инструкции) позволят агенту понять, как именно вы предпочитаете искать статьи, на что обратить внимание, в каком стиле писать компиляцию. Навыки эти даже не обязательно писать полностью самостоятельно: можно попросить агента самого написать желаемый вам навык, изложить ваши пожелания абы как, а он сформулирует их почетче, чтобы удобнее было использовать в дальнейшем или изменять.
Чистый БЯМ генерирует для вас полный ответ "из головы". Интегрированные с общим поиском (типа ChatGPT или Gemini) чаты умеют искать ответ в гугле или бинге, как-то оценивать полезность и делать выжимку из результатов поиска. Но в агенте БЯМ выдает не текст для вас, а команды для агента, и в итоге генерит текст не "из головы", а из извлеченных агентом данных.
Вот это как раз объясняет, почему первые впечатления от ИИ часто обманчивы. Человек спрашивает: Напиши мне обзор исследований, получает красивый текст и думает, что ИИ всё изучил. А он просто хорошо написал. Агентный подход меняет сам процесс: сначала поиск, проверка, фильтрация, потом вывод. Не просто генератор текста, а маленький исследователь с блокнотом и доступом к библиотеке.
Терпение? Те кто сидел за старыми компами знают что такое терпение)))
GPT как ребёнок, он учиться. Будет прикольно когда он превзойдет своего учителя. Хотя он и так превзошёл, на gpt сижу постоянно по работе
IT-юмор
7.5K постов53.3K подписчика
Правила сообщества
Не публикуем посты:
1) с большим количеством мата
2) с просьбами о помощи
3) не относящиеся к IT-юмору