Добавлю ещё некоторое количество рефлексии по использовании LLM и ИИ агентов для создания базы знаний.

1. После некоторого числа экспериментов действительно Kimi K3 можно сравнить с последними моделями OpenAI и Anthropic. Созданные ей карточки в базе знаний куда более полные чем, к примеру, созданные с помощью GLM-5.2 или моделями попроще. Это важно поскольку существенно удешевляет процесс.
2. По наблюдениям наиболее эффективен двухэтапный процесс с human-in-the-loop. Вначале делать промпт на создание промпта, далее, делать его ревью и редактировать, при необходимости. и следующим шагом уже полученный промпт отдавать LLM. Первый этап можно делать и моделью попроще вроде той же GLM-5.2, а второй куда лучше отрабатывает уже более продвинутая модель. По сути это путь двухэтапного анализа поскольку при формировании комплексного промпта модель делает предварительный анализ объекта документирования.
3. Главный недостаток такого подхода в том что он существенно удлиняет процесс подготовки базы знаний, примерно в 2-3 раза и дублирует многие шаги потому что и, на предварительном анализа, и на финальном, идёт обращение к одним и тем же объектам. Например, если на вход поступает какой-то раздел сайта с набором тематических документов, то они скачиваются дважды. Может быть на стадии подготовки промпта не все, но тем не менее когда качество результата важнее скорости это лучший подход.
4. Что хорошо - это работает с любыми цифровыми объектами. Сайтами, датасетами, документами и коллекциями документов, API, текстами в иной форме, базами данных и так далее. Например, если бы я хотел не просто собрать базу данных межгосударственных организаций, но и сделать базу знаний по ним, то я сейчас вполне понимаю как это можно организовать структурно и технически. (оговорюсь - планов создавать такую базу знаний у меня пока нет).

#thoughts #ai #documentation

Pax Silica vs WAICO

Читаю про WAICO свежесозданный альянс по кооперации 29 стран по поводу ИИ где участвует и Россия все страны Центрально Азии кроме Туркменистана, и многие другие развивающиеся страны Глобального Юга. Ведущая роль там безусловно у Китая и, по сути, это объединение стран вокруг Китая и его глобальной ИИ политики.

И, конечно, невозможно его не противопоставлять инициативе США Pax Silica запущенной в декабре 2025 г. с похожими целями, но еще и с акцентом на редкоземельные металлы и полупроводники, ну и ИИ конечно.

Я оставлю политологам гадать являются ли эти конфигурации инициатив будущими прообразами нового разделения мира на глобальные альянсы.

Пока интересно что пересекаются они только на одной стране - это Казахстан. И что более половины стран мира пока никуда не присоединились.

По тому что я читаю сейчас складывается ощущение что у WAICO есть все шансы охватить почти весь Глобальный Юг, как минимум те страны в которых сильно китайское присутствие.

А вот чего пока нет так это инициатив схожего масштаба от Евросоюза. И это из-за того что ЕС несопоставимы с США и Китаем по развитию технологий ИИ и чуть ли не единственная тема вокруг которой ЕС могут пытаться собрать глобальную инициативу - это ИИ этика, безопасность и другие ограничения. Что сделать будет очень непросто, учитывая приоритет на экономический эффект практически во всех странах.

Правда вот мне совссем непонятно какие бенефиты власти РФ получат от участия в WAICO. Продажа российских ИТ/ИИ продуктов в страны Глобального Юга? Не особо верится. Доступ к китайским вычислительным ресурсам и покупке чипов? Про это интересно было бы узнать подробнее.

А я как раз недавно обновлял и еще планировал обновить карточки страновых блоков в internacia-db и вскоре, может быть даже сегодня, добавлю их туда.

#ai #china #thoughts