В этом материале я рассказываю, как сэкономить до 75% токенов при работе с нейросетями, сохраняя их абсолютную техническую точность. Я разбираю исследование Constraints Reverse Performance, которое доказывает, что ограничение длины ответа избавляет большие языковые модели от «чрезмерного обдумывания». На практике, используя инструмент Caveman в связке с Claude Code, я показываю, как очистка ответов ИИ от лишних слов-связок радикально снижает расход контекста и ускоряет работу.
00:00–01:40 Вступление: как стихи Тютчева объясняют логику обработки текстовой информации нейросетями. 01:40–02:50 Разбор исследования Constraints Reverse Performance и проблема генерации избыточных ответов у больших моделей. 02:50–04:20 Демонстрация работы Claude Code без оптимизации на примере проекта Trello с…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.