ИИ наступает: как системному аналитику остаться незаменимым?

Технологии сейчас слишком стремительно развиваются и оказывают влияние на многие профессии. Я — системный аналитик, и искусственный интеллект всё плотнее проникает в мою профессиональную жизнь. Сначала это даже вызывало опасения. Что ждёт меня в будущем? Сможет ли ИИ заменить меня в профессиональном плане? Можно ли этого избежать и какие новые навыки будут нужны специалистам, чтобы оставаться востребованными? Попробую ответить на эти и другие вопросы.  

Термин «artificial intelligence» в английском языке означает не столько «интеллект», сколько «умение логически мыслить». Это значит, что ИИ — это не аналог человеческого интеллекта, способного познавать мир и понимать суть вещей (согласно определению Линды Готтфредсон), а лишь система, которая способна делать выводы, решать задачи, понимать сложные концепции, быстро осваивать новое и учиться на основе полученного опыта.

Несмотря на впечатляющие возможности искусственного интеллекта в области логического мышления и решения задач, его функционал пока существенно отличается от способностей человеческого интеллекта. Полноценное познание мира и понимание его сути остаются за пределами возможностей ИИ. Однако развитие технологий происходит с невероятной скоростью, и в будущем все может измениться. А чтобы лучше понимать как и что менялось в этом направлении, давайте оглянемся в прошлое. Читать далее

#системный_анализ #системный_аналитик #prompt_engineering #бизнес_анализ #трансформация_профессии #анализ_логов #анализ_скриптов #rpa_решения #self_driving_banking | @habr_ai

Яндекс.Полуразврат или при чём тут Crypt?

Яндекс выпустил новую модель для Шедеврума, которая попыталась прикрыть уязвимости, которые эксплуатировались для создания «небезопасного контента» категории 18+. Тем не менее, не всё так радужно и с «детским» режимом они очень торопятся. Некоторые уязвимости в промпте остались, а некоторые добавились. Но самое интересное – попытка спастись от «небезопасного контента» путём целенаправленной порчи датасета. Обо всём этом подробно в тексте. Читать далее

#нейросети #безопасность #prompt_injection #промпт_инъекции #искусственный_интеллект #ai #prompt_engineering #промпт_инжиниринг #jailbreak #взлом | @habr_ai

AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров

В этой статье мы говорим об автопромптинге - что это такое, зачем он нужен и как он помогает уже сегодня промпт-инженерам. Читать далее

#autoprompting #prompt_engineering #ai #nlp #generative_ai #промптинг #автопромтинг #llm #ai_agent #ai_agent | @habr_ai

Всё-в-одном: Чек-лист по работе с ИИ и ChatGPT

ИИ-инструменты вроде ChatGPT всё прочнее входят в повседневную работу специалистов самых разных профессий. Будь то аналитик, копирайтер или инженер, сегодня любой может повысить продуктивность, если знает, как правильно взаимодействовать с языковой моделью. Однако эффективное использование ИИ требует не только понимания его возможностей, но и знания правильных методов коммуникации с ним. В этой статье - полный и лаконичный гайд: техники, шаблоны, инструменты и лучшие практики, проверенные сообществом и на практике. Читать далее

#chatgpt #ai #prompt_engineering #gpt #productivity #инструменты #карьера #карьера_ит_специалиста | @habr_ai

От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения

Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей AI из передовых международных университетов и технологических компаний.

Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем. Читать далее

#ai #machine_learning #deep_learning #large_language_models #multi_agent_systems #reinforcement_learning #prompt_engineering #rag #alignment #jailbreak | @habr_ai

Промт для изучения чего угодно: протокол Олега-Деминга

Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.

В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.

На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.

Вторая проблема в том, что нейросеть — это помощник и советчик, но не базированный учитель. Она не будет на пинковой тяге расширять твой кругозор. А тебе как ученику очень сложно задать вопрос относительно вещей, существование которых тебе полностью неизвестно.

Так родился промпт, который позволяет изучать новую тему легко и не напрягаясь. Ты копипастишь его в начало диалога и начинаешь интерактивное путешествие.

Возможно, это тот промпт, которого не хватает тебе, чтобы решить все свои бытовые проблемы прямо здесь и сейчас. Читать далее

#prompt_engineering #ai #llm #обучение | @habr_ai

Универсальные подсказки по промптам (рассуждающие модели). Часть 4

Итак, продолжаем разбираться с промптами. Настало время познакомиться с рассуждающими моделями. Это те самые o3, o4-mini, o4-mini-hight, и GPT-5 thinking (вот угораздило меня растянуть резину аж до выхода GPT-5), DeepSeek R1 и т.д. которые вроде как думают перед ответом. Читать далее

#reasoning #reasoning_models #prompt #prompt_engineering #gpt #gpt_5 #gpt4 #deepseek | @habr_ai

Универсальные подсказки по промптам (итоги, источники, бонус). Часть 5

Советы будут полезны скорее для тех, кто полез пользоваться продвинутыми моделями, но не получил ВАУ эффекта. Они не должны тебя удивлять или развлекать. Это инструмент, высокоточный и мощный инструмент. И как и всяким инструментом, если есть желание им пользоваться профессионально, то надо иметь минимальные навыки. А уж как пользоваться этим микроскопом: гвозди забивать; или постигать суть вещей - персональный выбор каждого. Лично я выбираю гвозди. Читать далее

#gpt #gpt_5 #deepseek #prompt #prompt_engineering #prompt_engineering #промпт #промпт_инжиниринг #промпты | @habr_ai

Prompt engineering от А до Я: как получать максимум от ИИ с примерами и советами

Хотите получать максимум от ChatGPT и других ИИ? Узнайте, как правильно формулировать запросы, избегать типичных ошибок и применять продвинутые техники вроде Few Shot Prompting и Chain of Thought. Практические примеры, сравнение ответов и секреты эффективного общения с нейросетями — в этом руководстве! Читать далее

#языковые_модели #llm #искусственный_интеллект #prompt #prompt_engineering #обучение #лайфхаки #саморазвитие #современные_технологии #технологии | @habr_ai

LLM передают ИИ в руки гуманитариев

Большие языковые модели сегодня — это не просто самые продвинутые алгоритмы машинного обучения. Это новый культурный феномен, меняющий саму природу взаимодействия человека и машины.  Читать далее

#llm #prompt_engineering | @habr_ai

Schema-Guided Scene-Graph Reasoning based on Multi-Agent Large Language Model System

📝 Описание

Рассматриваем подход Schema Guided Reasoning (SGR) — метод структурированного промптинга, который направляет рассуждения LLM через типизированные схемы и явные рабочие процессы. Также разбираем расширение для пространственного рассуждения — SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning), многоагентный фреймворк «рассуждай-пока-извлекаешь» для задач по графам сцены. Подходы демонстрируют прирост точности на 5–10% и достигают 95%+ воспроизводимости, одновременно снижая галлюцинации за счёт валидации схем и программного извлечения фактов.

🔍 Ключевые особенности

- Структурированные выводы: типизированные схемы (JSON Schema / Pydantic) обеспечивают контроль формата и смысла ответа.

- Три паттерна рассуждения: Cascade, Routing, Cycle — для разных типов задач и контроля шага рассуждений.

- Constrained decoding: CFG/grammar-ограничения для безопасной генерации, автоматические повторы при валидации.

- Мультиагентная архитектура SG²: разделение на модуль рассуждений и модуль извлечения с программным доступом к графу.

- Программное извлечение: генерация Python-кода для обхода scene-graph вместо жёстких API.

- Снижение галлюцинаций: разделение контекста и схема-навигация уменьшают отвлечения и ошибочные выводы.

- Совместимость: OpenAI Structured Outputs, Instructor, LangChain, Pydantic AI, локальные бэкенды (xgrammar/Outlines/etc.). Читать далее

#sgr #schemaguidedreasoning #schema_guided_scene_graph_reasoning #prompt_engineering #ai_agent | @habr_ai

Schema Guided Reasoning: метод структурированного рассуждения AI

📝 Описание

Рассматриваем подход Schema Guided Reasoning (SGR) — метод структурированного промптинга, который направляет рассуждения LLM через типизированные схемы и явные рабочие процессы. Также разбираем расширение для пространственного рассуждения — SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning), многоагентный фреймворк «рассуждай-пока-извлекаешь» для задач по графам сцены. Подходы демонстрируют прирост точности на 5–10% и достигают 95%+ воспроизводимости, одновременно снижая галлюцинации за счёт валидации схем и программного извлечения фактов.

🔍 Ключевые особенности

- Структурированные выводы: типизированные схемы (JSON Schema / Pydantic) обеспечивают контроль формата и смысла ответа.

- Три паттерна рассуждения: Cascade, Routing, Cycle — для разных типов задач и контроля шага рассуждений.

- Constrained decoding: CFG/grammar-ограничения для безопасной генерации, автоматические повторы при валидации.

- Мультиагентная архитектура SG²: разделение на модуль рассуждений и модуль извлечения с программным доступом к графу.

- Программное извлечение: генерация Python-кода для обхода scene-graph вместо жёстких API.

- Снижение галлюцинаций: разделение контекста и схема-навигация уменьшают отвлечения и ошибочные выводы.

- Совместимость: OpenAI Structured Outputs, Instructor, LangChain, Pydantic AI, локальные бэкенды (xgrammar/Outlines/etc.). Читать далее

#sgr #schemaguidedreasoning #prompt_engineering #llm | @habr_ai

[Перевод] GEPA вместо RL: как рефлексивная эволюция промптов обгоняет обучение с подкреплением

Большие языковые модели (LLM) всё чаще адаптируются к downstream-задачам с помощью методов RL, таких как Group Relative Policy Optimization (GRPO), которые нередко требуют тысячи прогонов для освоения новых задач. Мы утверждаем, что интерпретируемая природа языка может предоставлять LLM куда более богатую обучающую среду по сравнению с policy gradient’ами, основанными на разреженных скалярных наградах.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы представляем GEPA (Genetic-Pareto) — оптимизатор промптов, который системно использует natural language reflection для извлечения высокоуровневых правил из trial-and-error процесса. Для любой AI-системы, содержащей один или несколько промптов LLM, GEPA сэмплирует траектории на уровне системы (например, рассуждения, вызовы инструментов и их выводы) и анализирует их на естественном языке, чтобы диагностировать проблемы, предлагать и тестировать обновления промптов, а также объединять комплементарные инсайты с границы Парето собственных попыток.

Благодаря такому дизайну GEPA нередко превращает даже несколько прогонов в существенный прирост качества. На четырёх задачах GEPA в среднем превосходит GRPO на 10% и до 20% максимум, при этом используя до 35× меньше прогонов. GEPA также опережает ведущий оптимизатор промптов MIPROv2 более чем на 10% на двух LLM и демонстрирует обнадёживающие результаты как стратегия поиска на этапе инференса для задач оптимизации кода. Читать далее

#llm #ai #prompt #grpo #prompt_engineering #reinforcement_learning #парето #sample_efficiency #ии | @habr_ai

Один пост, чтобы обрести силу… или разбираемся в промптах, чтобы научиться их писать раз и навсегда

В последнее время расплодилось каналов с псевдоэкспертами по промпт-инжинирингу. Но цель у них одна — зарабатывать на вашем внимании, втюхивая вам сгенерированные в тех же LLM промпты как нечто волшебное и уникальное. Здесь мы такое не одобряем!

Давайте-ка один раз хорошенько разберём, как работают промпты и как их писать. Я намеренно не буду грузить вас заумными терминами, так как именно их используют как завесу из магической пыли вокрут этой темы. Моя же цель — рассказать все максимально просто. Читать далее

#промпты #prompt_engineering #llm #искусственный_интеллект #оптимизация_промптов #туториал #openai #chatgpt #gemini #claude | @habr_ai