newsmode
search
Меню
Категории
Теги (топ-30)
Источники
Прогресс перевода 1953/2270 · 86%

#LLM Evals · 90

rss_feed a16z translateRU

I Built TetrisBench, Where LLMs Compete at Playing Tetris. Here’s What I Found. | Andreessen Horowitz

Автор статьи Yoko Li из Andreessen Horowitz рассказывает, как создала TetrisBench — бенчмарк, в котором LLM соревнуются в игре Tetris. Первая попытка с подачей состояния доски в JSON и просьбой выбрат

AI Agents Frontier Models LLM Evals
2614 сл.
rss_feed Latent Space translateRU

⚡️The End of SWE-Bench Verified — Mia Glaese & Olivia Watkins, OpenAI Frontier Evals & Human Data

OpenAI официально прекращает использовать SWE-Bench Verified как ключевой бенчмарк для оценки кодинг-агентов. Mia Glaese (VP of Research) и Olivia Watkins из команды Frontier Evals объясняют решение:

Ai Safety Frontier Models LLM Evals
6238 сл.
rss_feed Latent Space translateRU

[AINews] Claude Sonnet 4.6: clean upgrade of 4.5, mostly better with some caveats

Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.6 — апгрейд Sonnet 4.5 с улучшениями в кодинге, computer use, длинном контексте, агентном планировании и дизайне, плюс окно контекста 1M токенов в бете. Модель пока

AI Agents Frontier Models LLM Evals
1799 сл.
rss_feed Intercom / Fin Blog translateRU

CX Score: How we built a metric support leaders can defend

Intercom рассказывает, как создавался CX Score — метрика оценки клиентского опыта по каждому разговору с поддержкой, которой руководители поддержки могут доверять. Авторы выделяют пять принципов: метр

Customer Experience Customer Service Ai LLM Evals
767 сл.
rss_feed Anthropic News translateRU

Protecting the wellbeing of our users

Anthropic описывает меры, которыми команда Safeguards защищает благополучие пользователей Claude в чувствительных разговорах. Основные направления — корректная реакция на темы суицида и самоповреждени

Ai Safety Frontier Models LLM Evals
2110 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

LLM Evals: Everything You Need to Know

Статья представляет собой исчерпывающий FAQ по оценке (evals) LLM-приложений, составленный Hamel Husain и Shreya на основе вопросов от 700+ инженеров и продакт-менеджеров. Центральная идея — анализ ош

Data Annotation LLM Evals RAG
10259 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

How to Process Documents at Scale with LLMs – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамел Хусейн пригласил Шрею Шанкар, AI-исследовательницу из UC Berkeley, в рамках курса LLM Evals, чтобы рассказать, как обрабатывать документы в больших масштабах с помощью LLM. Её работа находится н

LLM Evals Pdf Parsing Semantic Data Processing
2979 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

P6: Context Rot – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Исследовательница из Chroma Kelly Hong представила концепцию «Context Rot» — деградации производительности LLM по мере увеличения длины входного контекста. В серии экспериментов над 18 современными мо

Context Engineering LLM Evals RAG
1660 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

P4: Late Interaction Models For RAG – Hamel’s Blog - Hamel Husain

В четвёртой части мини-серии по оценке и оптимизации RAG в рамках курса LLM Evals Антуан Шаффен из LightOn рассказывает о моделях позднего взаимодействия (late interaction) как альтернативе одновектор

Ai Infrastructure LLM Evals RAG
2326 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Inspect AI, An OSS Python Library For LLM Evals – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Несколько недель назад Hamel Husain пригласил JJ Allaire — основателя RStudio (теперь Posit) — прочитать гостевую лекцию в их курсе по LLM Evals. Статья представляет собой аннотированную версию презен

Ai Safety LLM Evals Open Source
2746 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Giving your AI a Job Interview

Эссе Итана Молика о том, что по мере роста важности ИИ-советов нам нужно научиться лучше оценивать модели. Стандартные бенчмарки имеют серьёзные проблемы: их ответы часто попадают в обучающие данные,

Enterprise Ai Frontier Models LLM Evals
1953 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide –

Хамел Хусейн делится опытом настройки систем оценки ИИ-продуктов, накопленным при работе с более чем 30 компаниями, и описывает технику, которую называет «Critique Shadowing» (тенью критики). Главная

Ai Products LLM Evals Prompt Engineering
6270 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Can I use the same model for both the main task and evaluation? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Для выбора модели LLM-as-Judge обычно нормально использовать ту же модель, что и в основном пайплайне, поскольку судья выполняет другую задачу. Исследования показывают, что модели могут проявлять пред

LLM Engineering LLM Evals
208 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Your AI Product Needs Evals –

Хамель Хусейн, независимый консультант по AI-продуктам и в прошлом руководитель команды CodeSearchNet (предшественника GitHub CoPilot), утверждает, что почти все неудачные LLM-продукты объединяет одна

Ai Products LLM Engineering LLM Evals
3831 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Selecting The Right AI Evals Tool

Hamel Husain рассказывает, как выбрать инструмент для AI-оценок (evals), и объясняет, почему ни один из них не является лучшим во всех отношениях — выбор зависит от навыков команды, технического стека

Ai Products Developer Tools LLM Evals
1316 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do we evaluate a model’s ability to express uncertainty or “know what it doesn’t know”? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья объясняет, как оценивать способность языковой модели выражать неуверенность и отказываться отвечать при недостатке информации. Для этого предлагается создать оценочный набор из двух типов вопро

Ai Safety LLM Evals Prompt Engineering
265 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How should I version and manage prompts? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья обсуждает подходы к версионированию и управлению промптами в LLM-приложениях. Автор рекомендует хранить промпты в Git, рассматривая их как программные артефакты, которые версионируются и деплоя

LLM Engineering LLM Evals Prompt Engineering
370 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

A Field Guide to Rapidly Improving AI Products – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain, консультант с опытом работы с более чем 30 компаниями, описывает ключевые практики быстрого улучшения AI-продуктов. Главная ошибка команд — фокус на инструментах и фреймворках вместо ана

Ai Products Experimentation LLM Evals
6229 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should product managers and engineers collaborate on error analysis? How? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамель Хусейн отвечает на вопрос, должны ли продакт-менеджеры и инженеры вместе заниматься анализом ошибок LLM-систем. На старте им стоит совместно выстраивать общий контекст: инженеры ловят техническ

Error Analysis LLM Evals Product Management
155 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should I build a custom annotation tool or use something off-the-shelf? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain рекомендует создавать собственные инструменты для аннотации данных вместо использования готовых решений. Кастомный инструмент — самая результативная инвестиция в процесс оценки ИИ: команд

Data Annotation LLM Evals Vibe Coding
188 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I surface problematic traces for review beyond user feedback? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья из FAQ по оценке LLM описывает три подхода к поиску проблемных трейсов помимо пользовательской обратной связи. Первый — случайная выборка трейсов с последующим стресс-тестированием. Второй — ис

LLM Evals Production Ml
166 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I justify evaluation time and budget to management? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Статья из FAQ по оценке LLM-приложений от Hamel Husain объясняет, как обосновать перед руководством время и бюджет на evaluation. Рекомендуется вести журнал всех обнаруженных ошибок, документировать и

Ai Products Engineering Culture LLM Evals
115 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How do I evaluate complex multi-step workflows? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамел Хусейн объясняет, как оценивать сложные многошаговые рабочие процессы на основе LLM. Ключевая рекомендация — логировать весь процесс от исходного триггера до итогового бизнес-результата, включая

AI Agents Error Analysis LLM Evals
184 сл.