Как я использую генеративные модели как оппонента в нескольких AI-проектах

Разговор с моделью легко создаёт ощущение движения. За полчаса можно получить несколько вариантов архитектуры, таблицу рисков, тест-план и убедительное резюме для встречи.

Но если после разговора в проекте ничего не изменилось, возможно, движения не было.

Я стараюсь заканчивать такую работу одним из конкретных результатов:

вопросом ответственному участнику;

схемой границ модулей;

контрактом входных и выходных данных;

тестовым сценарием;

записью об архитектурном решении;

статусом «не подтверждено»;

измерением на исходных данных.

В проекте пассажиропотока это привело к разделению ответственности. Один контур проверяет видео, строит временную шкалу, связывает её с телематикой и формирует интервалы-кандидаты. Другой выполняет детекцию, трекинг и определение направления движения.

Читать далее