Начал тестировать нейросеть Kimi. Попросил сгенерировать презентацию о жизни Тургенева, которую дочка делала для школы. Это просто пушка!!! #kimi #ии #ai

🔍 Как я заставил ИИ проверять ИИ: встраиваем Kimi как ревизора для Claude
Работаю над системой автоматического анализа рынка облигаций. Claude генерирует аналитические отчёты на основе торговых данных и новостей из Telegram-каналов. Всё отлично, но есть проблема — LLM иногда галлюцинирует. Может перепутать цифры, приписать событие не той дате, или "округлить" 287 млрд до 300.
Решение: второй ИИ в роли ревизора
Добавил в pipeline китайскую модель Kimi (k2.5) с включённым thinking mode. Она получает:
• Исходные данные (торговые обороты, события)
• Готовый отчёт Claude
И проверяет:
• Все ли цифры соответствуют данным
• Не выдуманы ли события
• Не перепутаны ли даты поста и даты события
• Нет ли субъективных оценок
Но самое интересное — это архитектура диалога
Kimi не просто находит ошибки. Он формулирует рекомендации в мягкой форме: "Рекомендуется проверить...", "Стоит уточнить...".
Затем эти рекомендации возвращаются Claude, и тот сам решает, что принять:
• ✅ Accept — замечание справедливо
• ❌ Reject — Kimi ошибся (да, такое бывает)
• ⚠️ Partial — частично согласен
И только после этого Claude исправляет отчёт — но только в тех местах, которые сам счёл нужным.
Почему так сложно?
Потому что слепое исправление по всем замечаниям ревизора иногда ухудшает отчёт. Kimi может неверно интерпретировать контекст или придраться к стилистике, которая на самом деле уместна.
Диалог двух моделей даёт баланс: внешний аудит + авторский контроль.
Технические детали:
• Kimi k2.5 в thinking mode
• Claude Opus 4.6
Результат: Вероятность ошибок в отчетах существенно сократилась. При этом сохраняется авторский стиль и не появляются "исправления", которые на самом деле ломают текст.
Следующий шаг — добавить третью модель для арбитража спорных случаев? 🤔
#AI #LLM #Claude #Kimi #ИИ #вайбкодинг