AI-харнессы, мультиагенты и собственный язык нейросетей || ИИ — не новости

Описание

— Почему одна и та же модель может показывать радикально разный результат в зависимости от харнесса — и где вообще заканчивается модель и начинается её «обвязка»? — Зачем агентам «кафетерий», общий контекст и собственный язык — и почему сильные модели способны этот язык изобрести, а более слабые затем его выучить? — Почему тексты нейросетей всё равно часто узнаются с первых абзацев и помогают ли промпты, персонализация и многоступенчатые редакторские пайплайны действительно писать лучше?

В выпуске

• Почему харнесс становится не менее важен, чем модель
• Что вообще считать AI-харнессом
• Маленькое ядро и плагины: действительно ли это лучшая архитектура
• Meta-harnesses и мультиагентные системы
• Claude Code, Codex и оркестрация нескольких агентов
• «Кафетерий» агентов: зачем им разговаривать друг с другом
• Когда проще сжечь весь контекст и начать сначала
• AI-харнесс на чистом CSS
• Как нейросети изобретают собственный язык
• Эксперимент: две модели должны договориться, чтобы спасти «инопланетянина»
• Почему новый язык возникает только у сильных моделей
• Почему AI-тексты всё равно выглядят как AI-тексты
• Существует ли вообще «стиль модели»
• Можно ли заставить нейросеть писать именно как ты
• Персональный AI-писатель
• 200 романов за восемь месяцев
• Как AI-книги начинают клонировать успешные книги
• Можно ли победить нейрослоп агентским редакторским пайплайном
• Финал

Тайм-коды

Материалы и ссылки

• Владимир Гриненко
• Сергей Бережной