Dieser Artikel beleuchtet die Inkonsistenz der Ausgabe von KI-Codierungsassistenten, wie Copilot, wenn die Standardisierung individuellen Prompt-Gewohnheiten überlassen wird. Er argumentiert, dass das eigentliche Problem im KI-unterstützten Engineering nicht die Leistungsfähigkeit, sondern der Mangel an Konsistenz bei Code-Entscheidungen ist.
Este conteúdo apresenta CGD-PD, uma camada leve para modelos de linguagem grandes (LLMs) que melhora a resposta a perguntas lógicas de três vias (Verdadeiro/Falso/Desconhecido). Ele aborda falhas recorrentes como inconsistência de negação e previsões 'Desconhecido' epistêmicas, utilizando decisões consistentes e desambiguação baseada em prova para maior precisão.
Die Nutzung von KI-Systemen wie LLMs in der Produktion ist eine Herausforderung, da ihre probabilistische Natur trotz oft korrekter Ergebnisse zu inkonsistenten Ausgaben führt. Ziel ist es, diese inhärent probabilistischen Systeme so konsistent und wiederholbar wie möglich zu gestalten, um sie dem für reale Arbeitsabläufe benötigten Determinismus anzunähern.
Der Autor weist auf häufige Probleme in KI-Agenten-Workflows hin, wie veraltete Zustände und unvollständige Ergebnisverifizierung. Er stellt `agent-consistency` vor, ein MIT-lizenziertes Python-Paket, um diese Herausforderungen anzugehen und bittet um Feedback zu seinem Ansatz.