Каждую неделю выходит выжимка новостей про большие языковые модели (LLM): что вышло, что изменилось, сколько стоит. Читается приятно, и сразу хочется что-то поменять в работе. На этом месте я каждый раз стою на развилке.

Варианты, между которыми выбираю: 1. Поверить заявлению и подключить новинку сразу. 2. Посмотреть публичный бенчмарк и решить по нему. 3. Прогнать новинку на своих задачах и только потом решать.

Дайджест - витрина, а решение принимает примерка. Он даёт повод искать решение, но не само решение. Ломается всё на переносе: чужая задача не равна моей, публичный тест не равен моему реальному объёму.

Я выбрал третий вариант. Дайджест у меня служит входом в очередь проверок, а решение принимает прогон. Новости для такой очереди собирает Конвейер новостей об ИИ (ночью собирает и проверяет новости об ИИ и готовит пост дня для Telegram). Порядок проверки один: критерий отбора, набор задач, порог решения, и только потом прогон. Если переставить шаги и сначала прогнать, а потом решать, что считать успехом, проверка превращается в подтверждение желаемого.

Чтобы не ломалось при следующем релизе, держу три вещи: зафиксированный набор образцов, записанный порог и повторный прогон при смене версии. Цена - время на сборку набора до первого прогона. Зато спор «а вдруг эта лучше» закрывается результатом, а не настроением.

Разобрал по шагам здесь: Нейродайджест за неделю LLM: как проверить новинки на своих задачах. Живые примеры я складываю в витрину кейсов

Из ваших ответов соберу самый частый порядок действий и сверю с моим. Отвечайте одной строкой.

Что вы делаете после чтения дайджеста: сразу внедряете, смотрите бенчмарк или гоняете новинку на своих задачах?