Продолжая тему участия в хакатоне хотел поделиться техническим опытом, как мне удалось достичь результата, который от меня ждут жюри всего этого действа.

В начале проектирования кейса, я столкнулся с выбором нейронки, которая помогала бы мне предложить самое релевантное решение и как можно быстрым путем, так как сроки поджимали, напоминаю, что на все про все была всего неделя!

В процессе формулирования решения и написания артефактов для разработки мне пришлось очень попотеть, в том числе, натравить нейронку в правильное русло, скажу сразу - это было нечто.

Сложность возникла там, где я не не ждал😅, а была она в том, что нужно было написать решение конкретно под постановку, ограничения и интегриров это все в нанышнее решение Альфы, что давало с одной стороны четкость, с другой стороны - каждый промах ИТ ломал решение. Любая нейронка, которую я не пытался взять, теряла контекст и сильно путалась в своих мыслях и утверждениях. Я опробовал DeepSeek, платный chatGPT и Qwen и вынес для себя такой вердикт, что нет какой то лучшей нейронки, которая сможет сделать любую задачу, под каждый кейс нужно выбирать подходящую. Полный разбор, минусы и плюсы каждой сетки расскажу в следующем посте!