Yannic Kilcher. Янник проходится по оригинальной статье Tree-of-Thoughts из Princeton/DeepMind — циклу «генерация — оценка — отсечение — откат», почему он поднимает точность на Game of 24 с 4% до 74% и где техника перестаёт быть оправданной при её 10-кратной стоимости в токенах. Полезно ровно тем, что заставляет увидеть ToT как алгоритм поиска, а не как магический префикс к промпту.
Поймёте схемы рассуждения вида «генерация — оценка — отсечение» и когда они слишком дороги для реальной работы.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
28 минВы поймёте один исторический взгляд на o1, а затем сравните прямое описание задачи с другими поддерживаемыми вариантами промпта на своей текущей модели и нагрузке.
10 минВыбирать платформу автоматизации, исходя из хостинга, пригодности для ИИ-агентов, интеграций и издержек на сопровождение, а не из маркетингового шума.
26 минСобрать в n8n первый рабочий процесс с ИИ-агентом и понять, где место доступу к инструментам, памяти и защитным ограничениям.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIИса Фулфорд · Эндрю Ын
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Microsoft LearnMicrosoft Learn
Промпт-инжиниринг, но для инструмента, с которым большинство офисных сотрудников столкнётся первым. Собственная четырёхчастная схема промптов Microsoft (цель, контекст, источник, ожидание) — действительно полезная модель мышления, и в отличие от общих курсов по промптам для ChatGPT уже в нашем каталоге, этот полностью привязан к специфике Microsoft 365 Copilot и тому, как он опирается на данные.
Coursera · Vanderbilt UniversityDr. Jules White
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.
