Поиск.
Найдено: 10 моделей и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Plus$20 · ₽ уточняйте
- Pro$200 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Team$25 · ₽ уточняйте
- Hobby$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Pro+$60 · ₽ уточняйте
- Чат$0 · ₽ уточняйте
- API V3уточняйте · уточняйте
- Чат$0 · ₽ уточняйте
- APIуточняйте · уточняйте
- через API / Pro$20 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Pro$10 · ₽ уточняйте
- Pro+$39 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Plus$8 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Dev tierуточняйте · уточняйте
- Бесплатная / Pro$9 · ₽ уточняйте
Материалы
Как провести A/B-тест креативов с ИИ: гипотезы, варианты и выводы
Как применить ИИ для подготовки рекламных креативов и не испортить тест: меняем одну переменную, считаем метрику и фиксируем вывод.
Как создать карточки и тест в NotebookLM по конспекту
Пошагово превращаем учебные материалы NotebookLM в карточки и тест, настраиваем сложность и проверяем ответы по цитатам.
Как написать unit-тесты с ИИ: граничные случаи и проверка смысла
Как использовать нейросеть для черновика тестов, найти пропущенные сценарии и не закрепить неправильное поведение кода.
Как создать тест и карточки в Gemini для подготовки к экзамену
Пошагово создаём в Gemini тест, карточки и практические задания по своему материалу, а затем проверяем ответы по источнику.
Как оценить качество нейросети на своей задаче: тесты вместо впечатлений
Как собрать набор примеров, выбрать критерии и сравнить модели честно, не полагаясь на один удачный ответ или рекламу.
Как составить набор тестов для ИИ-бота: кейсы, критерии и регрессия
Практический способ проверить ИИ-бота на реальных вопросах: собрать кейсы, задать критерии и не пропустить регрессии.
Как составить тест-кейсы с помощью ИИ и не пропустить граничные случаи
Как передать требования, получить сценарии проверки и отделить полезный черновик от выдуманного поведения продукта.
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 вывести результат AI-регрессионных тестов в GitHub Actions Job Summary
Создаём читаемую сводку контрактного AI-теста в GitHub Actions через GITHUB_STEP_SUMMARY: сценарии, статус и ограничения вывода.
Как кешировать pip-зависимости AI-тестов через actions/setup-python
Пошаговая настройка кеша pip для тестов AI-проекта: requirements.txt, cache pip, воспроизводимая установка и диагностика.
Как запустить ручной smoke-тест AI API через GitHub Actions и секреты
Пошаговый ручной smoke-тест собственного AI API: секрет, workflow_dispatch, строгая проверка ответа и безопасное чтение лога.
Как создать custom agent для тестов в GitHub Copilot
Создание профиля custom agent в .github/agents: YAML frontmatter, tools, точные ограничения тестового агента и проверка результата.
Как настроить safety settings в Gemini API и протестировать блокировки
Как настроить safety settings в Gemini API и протестировать блокировки: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Как подготовить набор тестов для оценки LLM-ответов
Как подготовить набор тестов для оценки LLM-ответов: пошаговый разбор, готовый шаблон, пример и контроль ошибок.
Как тестировать агента без API-вызовов через ScriptedModel в OpenAI Agents SDK
Детерминированные pytest-тесты агента: ScriptedModel, function_call, assistant_message, проверка входа, числа вызовов и незавершённых шагов.
Как безопасно тестировать Computer Use в Gemini API
Как безопасно тестировать Computer Use в Gemini API: конкретные шаги, тестовый пример, проверка результата и ошибки.
Google AI Studio или OpenAI Playground: где тестировать модели
Обзор Google AI Studio и OpenAI Playground для разработчиков: промпты, параметры модели, структурированный вывод и путь от теста к API.
Как пользоваться Google AI Studio: первый промпт, тестирование и безопасность
Практический старт в Google AI Studio: как создать ключ, проверить модель на задаче и не утечь с данными в тестовом проекте.
Как проверить изменения GitHub Copilot перед merge: тесты, diff и границы задачи
Как безопасно принять изменения, предложенные GitHub Copilot: ограничить задачу, проверить diff, тесты и секреты.
Как измерить согласие двух разметчиков AI-тестов через Cohen kappa
Сопоставляем метки двух разметчиков по ID и вручную рассчитываем Cohen kappa с проверкой случайного согласия.