Артем Алимпиев

Отличное, очень ценное практическое замечание! Спасибо, что поделился. Твой опыт идеально иллюстрирует ключевые выводы и компромиссы, о которых я говорил в статье. Попробуй реализовать гибридную схему, используя сильные стороны каждой модели:
Диспетчер-Планировщик: Используй Ministral 3B Instruct с жёстким системным промтом для анализа запроса пользователя, выбора инструментов (RAG, калькулятор, поиск) и построения плана. Она быстрая и экономичная.
Специалист по сложным вычислениям-анализу: Направляй конкретные подзадачи, требующие глубокого reasoning (как с той формулой), в Ministral 14B Reasoning, но с контролирующим промтом, ограничивающим рекурсию.
Финальный коммуникатор: Ответ, собранный из выводов специалистов, может проходить через Ministral 14B/8B Instruct для придания ему лаконичной, polished и диалоговой формы перед отправкой пользователю.
Такой пайплайн максимизирует качество, контролируя стоимость и сложность.

Круто, телевизор вообще прикольный, каналы по щелкат)))

Спасибо, Егор! Искренне рад, что материал зашёл. Ожидание релизов — это, пожалуй, самое интересное сейчас)

Михаил, огромное спасибо за такой точный фидбек! Ты абсолютно верно резюмировал главную мысль — и, что важнее, вывел её на следующий уровень.Твой вывод о прокрастинации — это, пожалуй, самый честный и важный инсайт. Когда исчезает классическая отмазка «нет ресурсов / не на ком сделать», остаётся лицом к лицу с настоящей проблемой: «А действительно ли я готов вести этот продукт, поддерживать его, продавать и нести за него ответственность?». Это момент истины, который разделяет «хочу попробовать» и «готов делать».

Михаил, спасибо, что подметил самое важное! Ты абсолютно точно обозначил эпицентр будущей битвы. Да, Zhipu позиционирует себя именно как «китайский Anthropic» — не массовый потребительский продукт, а элитный поставщик «мозгов» для индустрии и государства (B2B/B2G). И их ход с бесплатными моделями — это не щедрость, а гениальный стратегический захват территории.

Так правильно что не работает, уже льготной период закончился это же тест был))

Точно. Ты описала архитектурный антипаттерн.
Проблема: «Ассистент» — это костыль. ИИ вшит в цикл твоих когнитивных процессов. Ты всё так же держишь весь контекст в голове, а ИИ — просто быстрый, но глупый исполнитель. Это даёт иллюзию прогресса, но не меняет систему.
Почему это ловушка: Ты оптимизируе подпроцесс (скорость выполнения шага), а не перепроектируешь весь конвейер. Нагрузка не исчезает — она просто сжимается во времени. ИИ масштабирует твои текущие ограничения.
Решение (твой кейс): Нужно вынести контекст и критерии из головы в систему. Превратить ИИ из «ассистента» в предсказуемо-ненадёжный компонент процесса с чёткими входами, выходами и авто-валидацией.
Результат: Человек перестаёт быть оператором и становится архитектором и принятелем решений. Процесс становится воспроизводимым.
Ключевой вывод: Если ИИ не интегрирован в процесс как формальный шаг с авто-чеками — он всего лишь ускоритель ручного труда. «Помогает» ≠ «Работает».

@turbologo, твой комментарий — это идеальное резюме и единственно верный вывод из всей этой истории. Ты попал в самую суть.
Ты абсолютно прав: AutoGPT — это не сотрудник. Это — сверхмощный, но слепой и лишённый здравого смысла инструмент. Весь фокус — не в том, чтобы «нанять ИИ», а в том, чтобы научиться им управлять. Так что спасибо за этот комментарий. Он завершает картину. AutoGPT не отменяет инженера. Он делает его роль в сто раз важнее. Раньше инженер писал скрипт. Теперь он должен проектировать целую микро-цивилизацию с законами, границами и системой сдержек и противовесов для цифрового сверхсущества, которое не понимает ровным счётом ничего, кроме паттернов в данных.

Да, ты на 100% прав в главном: ни один современный ИИ, включая VL-JEPA, не «ощущает» мир, не «переживает» его и не обладает субъективным опытом — феноменом, который философы и нейробиологи называют квалиа. Он не чувствует разочарование от падения мяча, не радуется, собрав пазл, и не испытывает ностальгии по запаху дождя. Эта глубина человеческого опыта — наша крепость, и алгоритмы к ней даже не подобрались. Спасибо, что заставил задуматься над этим глубже. Это лучший комплимент для любой технической дискуссии.