5 мифов об ИИ, в которые до сих пор верят даже опытные 1️⃣LLM — это и есть искусственный интеллект. Нет. Это языковая модель, обученная угадывать вероятное продолжение текста. У неё нет памяти, намерения, дедукции или «понимания» — если вы не соберёте это вокруг неё. 2⃣Свой LLM — значит, всё под контролем. На деле — под контролем будут счета за GPU. Поддержка, отладка, дообучение и MLOps для кастомной модели — дорого и не всегда оправдано. 3️⃣AI = ML = ценность. Алгоритм сам по себе — не value. Польза появляется, когда AI встроен в продуктовую механику: захватывает данные, обучается от поведения, влияет на метрику. 4️⃣Хороший промпт — решает всё. Даже лучший промпт не поможет, если нет: – пайплайна обработки, – fallback-логики, – проверки ответов, – инструментов отслеживания. 5️⃣ИИ — «научится сам». Нет. Если не строите систему сбора фидбэка, не ретрените модель, не включаете human-in-the-loop — ничему он не научится. Он просто повторит старые ошибки в новом контексте. —————————- 🖇️Мы собрали Telegram-папку для тех, кто уже «в теме». Внутри:
- реальные кейсы, пайплайны, практики,
- без хайпа, без обёртки, без «мета-революции»,
- проверенные опытом источники.
Делимся ссылкой ➡️ https://t.me/addlist/mXSDYaUt6CNlMWUy
Сохраните пост себе и поделитесь с коллегами!)
