Loading
Computerphile. Долгая, спокойная беседа с исследователем безопасности ИИ Робом Майлзом о том, почему модель, обученная предсказывать правдоподобный текст, всегда — структурно — будет иногда выдумывать факты. Запись начала 2023-го, но базовый механизм, который она объясняет, не изменился, и эта рамка до сих пор — самый чистый способ усвоить «это движок беглости, а не движок истины».
Понять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIРеальное время внутри LLM: учитесь осознанно формулировать запросы и различать, где генеративный ИИ действительно полезен, а где это ловушка. Спокойный стиль без хайпа — идеальный мост от «я попробовал ChatGPT один раз» к «я уверенно использую его каждый день».
Coursera · DeepLearning.AI + AWSКогда практики спрашивают «что взять, если я серьёзно отношусь к разработке на LLM?», это и есть ответ. Курс математически честный, но не научная статья; главы по развёртыванию с привкусом AWS ценны, даже если вы никогда не коснётесь SageMaker.
Anthropic AcademyMCP постепенно заменяет одноразовые интеграции инструментов в экосистеме ИИ. Учиться стоит у источника: к концу курса вы соберёте MCP-сервер, подключите к нему LLM-клиент и поймёте, почему этот протокол становится важным стандартом.
