Промпт для души: как создать ИИ-персонажа, с которым действительно интересно общаться

Привет, Хабр! Недавно на Reddit я наткнулся на драматичный пост: парень рассказал, как в сложный период жизни создал в нейросети виртуального собеседника. Ежедневное общение с ИИ-персоной стало для него на тот момент психологической опорой. И вот однажды контекстное окно LLM заполнилось, мигнула надпись: «Лимит чата исчерпан» . Продолжить диалог в той же ветке стало технически невозможно. В комментариях развернулась бурная дискуссия. Одни советовали платить за enterprise-тарифы с большим контекстом. Другие предлагали хардкорный путь: вручную парсить историю переписки, вычленять системный промпт и пересобирать «личность» в новом диалоге. Эта история выявила интересную инженерную и гуманитарную проблему: как формализовать описание ИИ-персонажа так, чтобы оно оставалось читаемым для человека и эффективным для языковой модели? Чтобы персону можно было переносить, редактировать, понимать ее суть — и чтобы сам промпт был работоспособным.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1041048/

#промптинжиниринг #LLM #ролевые_агенты #системный_промпт #persona_drift #fewshot #нарративный_промпт #контекстное_окно #AIперсонаж #психология_ИИ

Автоматический отбор few_shot примеров для обучения модели

Справочники МТР на крупных предприятиях ‒ это десятки тысяч строк вида «Кабель ВВГнг 3х2.5 кв.мм, серая изоляция, 100м» , которые нужно разложить по атрибутам (тип, сечение, длина, цвет изоляции). Дубли, ошибки, разнородные форматы от разных поставщиков, почему это больная тема, а также подходы и методы решения, подробно разобраны в этой статье.

https://habr.com/ru/articles/1042468/

#НСИ #нормализация #fewshot #llmмодели #кластеризация

Reasoning-модели сломали мой промпт-инжиниринг. Год переучиваюсь

Вторник, час ночи. Закидываю в GPT-5.5 свой проверенный шаблон с развёрнутым CoT, тремя few-shot, ролью «опытный аналитик». Получаю мусор. Удаляю весь промпт, пишу из трёх строк — работает. Минут десять пялюсь в монитор. Половина моего трёхлетнего арсенала против reasoning-моделей либо лишняя, либо вредит. Что сдохло, что наоборот выросло в значимости, что писать под какую задачу. Без эмоциональной role-play и многословных «подумай шаг за шагом» — они сейчас только тормозят.

https://habr.com/ru/articles/1038510/

#промптинжиниринг #reasoningмодели #gpt55 #claude_opus #llm #chainofthought #fewshot #aiагенты

Промпт-инжиниринг для не-промпт-инженеров

Разобрал доклад Anthropic «Prompting 101» и собрал из него рабочую схему сборки промптов. С веб-сервисом и готовым Project для Claude.ai

https://habr.com/ru/articles/1030558/

#промптинжиниринг #Claude #Anthropic #LLM #системный_промпт #AI_для_дизайнеров #fewshot #AIинструменты #продуктовый_дизайн #автоматизация

One of the best illustrations of few-shot / one-shot #prompting

#ai #fewshot #oneshot #сomics

ИИ на подъёме: восхождение к пику ожиданий и первые уроки в реальном бизнесе

Где мы все? Судя по классическому циклу зрелости, Large Language Models (LLM) уверенно маршируют к вершине «Пика завышенных ожиданий». Энтузиазм бьёт ключом: каждый день — новые анонсы и инвестиции. Как руководитель отдела инновационных проектов в «Первой Грузовой компании», я вижу этот ажиотаж и сам погружен в изучение потенциала LLM для нашей отрасли. Иллюзия всесильности ИИ сейчас сильна как никогда. Мы сейчас явно находимся на пике завышенных ожиданий.

https://habr.com/ru/companies/pgk/articles/930446/

#ииассистент #ии_и_машинное_обучение #ии #ии_чатбот #ииагенты #rag #llm #бизнеспроцесс #fewshot #oneshot_learning

Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/922680/

#ai #llm #фильтр_контента #fewshotlearning #fewshot #false_positive #filter

Do you want to Master Prompt Engineering? Here’s my overview on how to Prompt like a Pro!

#promptEngineering #ConversationalAI #GenerativeAI #AIPrompts #PromptDesign #ZeroShot #FewShot #ChainOfThought #AIForBusiness #AIEdge #AIProductivity #WorkSmarter #DigitalTransformation #TechLeadership #FutureOfWork #Innovation #LinkedInCreators #AIInsights #TechTips #CareerGrowth

https://www.linkedin.com/pulse/prompt-like-pro-how-master-language-ai-reynaldo-garcia-jr--5meac?utm_source=share&utm_medium=member_ios&utm_campaign=share_via

🤖 AI performs better when prompted smarter—not harder.

A new study shows that Few-Shot prompting boosts response speed and achieves up to 96.88% accuracy—beating more complex approaches like Tree-of-Thought.

The trick? Give your model just enough context without overwhelming it.

Which prompting style has worked best for you lately?
Let’s compare notes 👇

📖 Full post on Blue Headline:
https://blueheadline.com/ai-robotics/this-prompting-trick-makes-ai-respond-faster-with-96-accuracy/

#AI #PromptEngineering #Technology #MachineLearning #FewShot #OpenSourceAI

Zero-shot и Few-shot Learning в NLP

Zero-shot Learning (ZSL) - это способность модели выполнять задачи без каких-либо примеров обучения. Она делает это за счёт обобщённых знаний, полученных во время предобучения. Few-shot Learning (FSL) - это метод, при котором модели предоставляется всего несколько примеров (обычно от 1 до 5), чтобы лучше понять структуру задачи.

https://habr.com/ru/articles/897604/

#NLP #Zeroshot #Fewshot #Finetuning #Zeroshot_и_Fewshot_Learning_в_NLP #Zeroshot_или_Fewshot