«Всё неправильно, переделай» - этой фразы хватает, чтобы ИИ усомнился в правильном решении. Исследователь Google проверил, как агенты Gemini реагируют на ошибочную критику пользователя. Простая инструкция «стой на своём» оказалась плохим решением: модели начинали игнорировать и реальные ошибки. Метод Thinking-in-Bets предлагает другой порядок работы. До получения обратной связи агент записывает: - какие утверждения считает верными; - какими проверками они подтверждены; - насколько уверен в каждом из них. После критики агент сверяется с записью, проверяет конкретные возражения и просит пример ошибки, если претензия расплывчатая. В проверке патчей на пяти моделях Gemini доля ошибочных отказов от верной оценки выполненных требований снизилась с 12,2% до 0,02%. Это метрика пересмотра оценки, а не процент сломанного кода. В отдельном эксперименте с отчётами итоговую проверку прошли 89% работ, когда запись делали заранее. Если составляли её уже после критики - только 65%. Результат препринта: фиксировать проверенные факты нужно до возражения, пока оно не повлияло на оценку. Дополнительное обучение модели для этого не требуется. https://arxiv.org/abs/2610.34654

Как профессионально пользоваться Claude: большой гайд Как пользоваться Claude профессионально: выбор модели, промпты, effort, Projects, CLAUDE.md, skills, MCP, субагенты, hooks, облачные сессии, ревью кода и API. Этот гайд для тех, кто работает с Claude каждый день: пишет код, разбирает документы, автоматизирует рутину. Ниже собраны приёмы, которые помогают пользоваться Claude профессионально и экономят часы и токены: от выбора модели до настройки Claude Code и работы через API. Часть советов опирается на рекомендации команды Claude Code. https://uproger.com/kak-polzovatsya-claude-guide/

Бесплатная книга «Multimodal Deep Learning» - 272 страницы о том, как нейросети объединяют разные типы данных. Как связать изображение с текстовым описанием? Научить модель использовать одну модальность для понимания другой? Объединить несколько источников информации в одной архитектуре? Книга последовательно разбирает: - Основы работы с текстом и изображениями по отдельности. - Преобразование одной модальности в другую. - Совместное обучение представлений: когда данные одного типа помогают лучше понимать другой. - Архитектуры для одновременной обработки нескольких модальностей. - Универсальные мультимодальные модели и генеративное искусство. Материал вырос из исследовательского семинара и подойдёт тем, кто уже знаком с основами глубокого обучения и хочет разобраться в мультимодальных подходах. На английском. Опубликована в 2023 году – полезна для изучения основ, но не охватывает последние поколения моделей. PDF: https://arxiv.org/pdf/2301.04856