🎨 Одна и та же модель, один и тот же запрос - и почти всегда получаешь одинаковый результат.
Сегодня на презентации я рассказывал ровно про это: с одинаковыми входными данными результат работы с agent сильно зависит от того, как именно ты выстраиваешь процесс и промпты. Модель - это не рандомайзер, а предсказатель самого вероятного следующего токена, поэтому без внешнего вмешательства она каждый раз скатывается в один и тот же "безопасный" вариант.
В статье Anshu Chimala, бывшего инженера и дизайнера Apple, это показано на дизайне: попроси AI "сделай презентацию про AI" - и почти гарантированно получишь фиолетовый градиент, текст слева, картинку справа. Схема, от которой уже тошнит, потому что ее генерирует буквально каждая модель у каждого пользователя.
Chimala предлагает вернуть в процесс внешнюю случайность: сгенерировать случайную буквенно-числовую строку и использовать ее как seed для дизайн-направления - технику "String Seed of Thought" придумали в Sakana AI. Плюс отдельный agent-критик, который оценивает скриншоты результата как арт-директор, а не как автор самой работы. Итог - совсем другой результат из тех же исходных данных.
https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-turn-your-ai-into-a-world
#ai@rvnikita_blog #prompting@rvnikita_blog #design@rvnikita_blog #anshu_chimala@rvnikita_blog
