BStudy - official

Высокая доля правильных ответов может скрывать пропущенные дефекты. Разбираем условный пример с деталями и учимся читать матрицу ошибок, recall и precision. 99% accuracy — доли правильных ответов — могут скрывать то, что классификатор не обнаружил ни одного объекта важного редкого класса. Например, если почти все детали исправны, общая точность может быть высокой, даже когда алгоритм пропускает каждый дефект. Разберём учебный пример и посмотрим, какие вопросы стоит задать к результату классификатора, в том числе нейросети...

Как работает встроенный агент Cursor, чем его режим отличается от Ask и как поставить агенту учебную задачу и проверить результат. Первый сценарий с ИИ-агентом можно подготовить в настольном Cursor: открыть режим Agent, описать задачу и самостоятельно проверить изменённые файлы. Это применение готового агента, а не разработка собственного агента с нуля. Для начала можно попросить агента создать текстовый план в отдельной учебной папке. Затем проверить, появился ли нужный файл и соответствует ли его содержание запросу...

Языковая модель может дать ложный, но правдоподобный ответ. Разбираемся, почему уверенный тон не доказывает правоту, как сверить утверждение с источником и документом, пересчитать число и когда остановиться. Галлюцинация языковой модели — это ложный, но правдоподобно звучащий ответ. Уверенный тон и подробное объяснение не доказывают, что ответ верен. У ошибок могут быть разные причины: например, исследователи описали возможную статистическую причину ошибок на отдельных редких фактах. Но она не объясняет все галлюцинации...