🧠 Semantic Error Correction Loop (SECL): самоисправляющиеся LLM-пайплайны с понятием доверия к контексту В последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для автоматизации текстовых задач. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, одна из ключевых проблем остаётся нерешённой — модели часто допускают логические ошибки, создают неясные или избыточные формулировки, а также генерируют тексты с низкой степенью доверия к собственным ответам. В своей практике я столкнулся с необходимостью...

Короткий анонс: Демо показывает, что агент иногда решает задачу. Evals показывают, как часто он достигает результата, сколько стоит, какие инструменты вызывает и не нарушает ли ограничения после изменения модели или промпта. Обычную функцию можно проверить одинаковым входом и ожидаемым выходом. AI-агент сложнее: он планирует шаги, выбирает инструменты, читает внешние данные и генерирует немного разные ответы. Из-за этого команды часто тестируют агента вручную: запускают три удачных примера, читают ответы и решают, что система готова...