7 минПамять для агентов (концептуальное видео)
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
Context Rot: как рост входных токенов влияет на качество работы LLM
Chroma. Келли Хонг проходит по исследованию Chroma на 18 моделях — почему оценки needle-in-haystack обманчивы, как качество деградирует при неоднозначности и отвлекающих факторах, почему даже простые задачи на повторение строк деградируют после 500 токенов. Кратко, доказательно и ровно та позиция, к которой статья хочет, чтобы вы отнеслись всерьёз, прежде чем переходить к инженерным ходам.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Что вынести из этого видео
Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
Что посмотреть или знать заранее
Ничего сверх базовой терминологии LLM — это короткий доклад по исследованию.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
7 мин
5 минClaude взял управление моим компьютером на себя...
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
13 минАтака на LLM — инъекция в промпт
Вы поймёте инъекцию в промпт как атаку на приложение, которое смешивает доверенные инструкции и недоверенные данные.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering for Developers
Иса 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».
Уверенный~1,5 часа
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft 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.
Уверенный~1h 5m · в своём темпе