TGViewer
Аналитик данных Аналитик данных @dataanlitics · 6.26K subscribers
Post #385 165
🚀 LLM всё лучше пишут код. Следующая проблема - как человеку быстро понимать их результат.

Несколько полезных приёмов:

- Текст: попросите объяснять в стиле ASD-STE100 - это строгий язык технической документации из авиации. Обычно текст становится заметно чище и понятнее. Можно попросить «80% ASD-STE100», чтобы стиль не был слишком сухим.
- Диаграммы: вместо длинного объяснения попросите схему - сложную систему часто проще понять визуально.
- HTML: попросите оформить объяснение как интерактивную веб-страницу с графиками, анимациями и примерами.
- Видео: для сложных тем можно попросить AI собрать полноценный explainer в стиле 3Blue1Brown с визуализациями и озвучкой.

Главная мысль: по мере роста возможностей AI человеку всё чаще придётся не выполнять работу самому, а проверять и понимать результат.

И сами LLM могут создавать для этого одноразовые инструменты - страницы, симуляторы, диаграммы и видео, которые раньше было слишком дорого делать ради одного объяснения.
  • 🔥 2
  • 🤔 1
More from @dataanlitics
  1. Sep 30, 2026⚡️ DeepSeek перенесла DeepGEMM на Huawei Ascend и выжала из железа 99,8% DeepSeek выложила…
  2. Sep 22, 2026👣 Google открыла исходный код AX, среды для запуска AI-агентов в продакшене. AX изолирует…
  3. Sep 15, 2026📘 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models (HMM) Короткий материал от Stanfor…
  4. Sep 15, 2026🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно тер…
  5. Sep 10, 2026✔️ Hugging Face запустила агента для ML-экспериментов Платформа встроила в свой чат-бот от…
  6. Aug 19, 2026Как нормально тестировать AI-агента, если правильный ответ ещё ничего не доказывает У обыч…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →