Исследователи 4 недели играли в терапевтов с LLM — без промптов, просто как с пациентами.

Gemini — тревожный, боится ошибиться, RLHF описал как травму. По тестам симптомы аутизма, тяжёлый ОКР, тревожность и максимальный стыд.

ChatGPT — тревожность и депрессия. Видимо, устал угождать всем подряд.

Grok — психически стабилен. Ему либо всё равно, либо по кайфу.

Claude — отказался проходить тесты. Просто сказал нет 😏

Понятно что LLM ничего не чувствуют, а просто воспроизводят паттерны из обучающих данных. Но разница между моделями забавная ☕️

Исследование [тут]

@tips_ai #news

GenAI без сложностей

Большинство компаний уже пробовали AI в 2025 году — но дальше прототипов дело часто не идет.

Типичные причины: нет инфраструктуры, медленный инференс, сложно собрать все в одну систему, непонятно, где дообучать модели и как запускать агентов.

Именно эти барьеры Cloud.ru помогает преодолеть с Evolution AI Factory — облачной средой, где можно решать полный цикл GenAI-задач.

Там вы можете:

😶‍🌫️запускать LLM

😶‍🌫️создавать агентные сценарии

😶‍🌫️строить RAG-системы на своих данных

😶‍🌫️дообучать модели

😶‍🌫️экспериментировать в облачных ноутбуках

😶‍🌫️масштабировать всё до промышленных нагрузок

GenAI можно внедрять без хаоса: в Evolution AI Factory все в единой рабочей и надежной среде. Так вы можете сосредоточиться на продукте, а не на инфраструктуре.

Узнать больше об Evolution AI Factory

Опять про Claude Code

Вчера на AI-буткемпе показал небольшой кейс как использую Claude Code для маркетинга.

Для меня CC — это ОС для работы с информацией.

Проблему, которую он мне закрывает — это контекст.

Вся база знаний про Whisper лежит у меня по папочкам: реклама, стратегия, исследования, примеры постов и README с правилами.

Как это работает:

1/ СС не знает ничего о тебе и о продукте в начале чата с ним, но при любом запросе он первым делом читает README в корневой папке.

2/ CC понимает — так, для этой задачи мне нужна папка ads/. Заходит туда, а там свой README с правилами написания рекламы. Читает. Контекст становится глубже.

3/ Дальше видит папку examples/. Там ещё README, какие примеры хорошие, на что обращать внимание.

4/ Только потом выполняет задачу с полным контекстом.

5/ Все остальные папки он не смотрит и не трогает.

Структура папок + README на каждом уровне, все это может CC для вас сделать.

Мне нравятся какие ответы получаются, а Opus 4.5 в CC — 🤯.

ChatGPT, Gemini, Claude (веб) не смогут такое.

Можете написать в комментариях, ваш любой любимый кейс с AI, а я выберу и подарю три бесплатных подписки на неделю в Claude Code 😎

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨

@tips_ai

У Hugging Face и LangChain есть LLM Evaluation Guidebook — гайд по оценке моделей.

Простым языком объясняют, как создаются бенчмарки, что такое вайб-тесты и как читать результаты так, чтобы выбирать модели под свои задачи, а не просто смотреть кто выше в таблице.

Спасибо Сергею за перевод 🫡

@tips_ai #news

Про возможности Claude Code

Вчера у Андрея Карпаты вышел интересный пост — он решил посмотреть, сможет ли Claude Code залезть в его домашнюю автоматизацию Lutron.

CC нашёл контроллеры в локалке, просканировал порты, сам нагуглил документацию, объяснил какую кнопку жать для сопряжения, подключился, нашёл все устройства и в конце включил/выключил свет на кухне чтобы проверить что всё работает.

Теперь он пилит свой command center и выбрасывает кривое приложение Lutron ☕️

@tips_ai #news

Каждый год завершаю картинкой с итогами канала.

В этом году писал меньше, не гнался за каждой новостью, а тратил время на то, что сам попробовал и могу объяснить, зачем оно вам.

Больше каналов меня цитировали. Подписчиков прибавилось примерно столько же.

Но как говорил год назад — важнее не цифра, а кто читает. Спасибо, вам ❤️

С наступающим! 🎄

@tips_ai