TGViewer
Data Blog Data Blog @jdata_blog · 2.42K subscribers
Post #534 1.38K
В целом, мир observability/трейсинга бОльший — Langfuse, Phoenix/Arize, AgentOps, плюс eval-фреймворки типа Inspect. Они все показывают, ЧТО делал агент (логи, шаги, стоимость), но не объясняют ПОЧЕМУ. Это ближе к мониторингу, а не интерпретируемости и тут очень сложно разводить границы.

Прикольная карта направления — обзор «Agentic-Transparency» (survey + таксономия).
Но сейчас interp (более менее не экспериментальный) построен на SHAP.

Посмотрим, куда доплывем!
Если вы что-то юзаете на регулярной основе — было бы интересно послушать.
GitHub GitHub - UKGovernmentBEIS/inspect_ai: Inspect: A framework for large language model evaluations Inspect: A framework for large language model evaluations - UKGovernmentBEIS/inspect_ai
  • ❤ 12
  • 🔥 4
More from @jdata_blog
  1. Sep 18, 2026А ещё вас стало невероятно сильно больше, и я безумно рада видеть новых людей (вы мой мале…
  2. Sep 18, 2026Третий момент, который мне прям вот захотелось записать-написать — это то, что надо это ло…
  3. Sep 18, 2026"AI решил выберите-проблему-математиков" Безумно обожаю, когда решаются какие-то сложные з…
  4. Sep 13, 2026Вебинар про объяснимость агентов и во что можно поиграть Как самый ответственный человек н…
  5. Sep 10, 2026Теперь официально: погнали пить кофе в Лондоне. 23 сентября выступаю на конференции Applie…
  6. Sep 4, 2026Вообще, я тут порефлексировала за лето, и поняла, что в канал надо постить кружки, чтобы о…
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 →