Поиск.
Найдено: 0 моделей и 7 материалов
Материалы
Как составить план урока с нейросетью: цель, практика и проверка знаний
Как подготовить занятие под уровень группы, подобрать упражнения и проверить, что план реально помещается во время.
Как сравнить ответы нейросетей честно: тест без фанатизма и маркетинга
Методика сравнения ChatGPT, Claude, Gemini и других моделей на своей задаче: критерии, одинаковый промпт и проверка фактов.
Как протестировать инструмент агента Pydantic AI без вызова LLM через TestModel
Локальный тест инструмента с TestModel и override: какие свойства можно проверить без LLM, почему нельзя оценивать так качество настоящих ответов.
Как построить таблицу калибровки вероятностей AI по диапазонам
Группируем прогнозы AI по двум диапазонам и сравниваем среднюю уверенность с долей положительных исходов.
Как сравнить две версии правил AI-классификации на одних фикстурах
Парное сравнение двух версий AI-маршрутизации: общий вход, ожидаемые метки, расхождения и запрет скрытой смены корпуса.
Как измерить Recall@10 Elasticsearch kNN против exact vector search
Воспроизводимый benchmark approximate kNN: exact ground truth, одинаковый snapshot, k, num_candidates, filters, shards и p95.
Как находить источники через NotebookLM и отсеивать слабые материалы
Разбираем поиск источников в NotebookLM: как сузить тему, оценить найденные страницы и не заполнить блокнот случайными пересказами.