Заметки
То, что не тянет на разбор, но экономит время: приёмы, инструменты и наблюдения из работы.
-
Распознать текст с фото: классический OCR или нейросеть
Оба способа ошибаются, но по-разному: OCR чаще выдаёт заметный мусор, нейросеть — гладкий текст с подменённой цифрой. Для реквизитов нужна сверка, для рукописи и сложной вёрстки лучше модель.
-
Как задать нейросети вопрос по PDF и не получить выдумку
Модель видит не сам файл, а то, что из него извлёк сервис: таблицы разваливаются, скан без распознавания пуст, длинный документ ищется по кускам. Проверка — цитата и номер страницы.
-
Нейросеть для Excel: формулы пишет, но не считает
ChatGPT и другие модели хорошо пишут и объясняют формулы и макросы — их проверяет запуск. Считать числа из вставленной в чат таблицы им поручать нельзя: ошибка выглядит как верный ответ.
-
Чат-бот с ИИ для сайта: три решения до запуска
Посетитель читает ответ бота как слово компании. Поэтому до выбора сервиса решают, откуда бот берёт ответы, что делает, когда ответа нет, и чего не вправе обещать.
-
Протокол совещания нейросетью: что проверять до рассылки
Расшифровка ошибается в том, кто говорил, протокол — в том, что решили. Решения и ответственных сверяет участник встречи, прежде чем текст уйдёт остальным.
-
Правила использования нейросетей сотрудниками: политика на одну страницу
Запрет не работает: сотрудник откроет чат с личного телефона. Работает короткий документ — какие данные не вставлять, какими сервисами пользоваться, кто отвечает за результат и что делать с ошибкой.
-
Сколько видеопамяти нужно для локальной нейросети
Веса занимают число параметров, умноженное на байты на параметр, а сверху растёт кэш контекста. Квантование сжимает только веса, и на длинном разговоре кэш может оказаться больше модели.
-
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота
Разница не в модели и не в интерфейсе, а в том, кто решает следующий шаг. У бота сценарий задан заранее, у агента — выбирается на ходу.