Este artículo subraya la inconsistencia en la salida de los asistentes de codificación de IA, como Copilot, cuando la estandarización se deja a los hábitos de prompt individuales. Argumenta que el verdadero problema en la ingeniería asistida por IA no es la capacidad, sino la falta de consistencia en las decisiones de código.
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.
El contenido aborda el desafío de usar sistemas de IA, como los LLM, en producción, donde su naturaleza probabilística lleva a resultados inconsistentes, a pesar de ser a menudo correctos. El objetivo es transformar estos sistemas inherentemente probabilísticos para que se comporten de la manera más consistente y repetible posible, acercándolos al determinismo requerido para los flujos de trabajo reales.
El autor señala problemas frecuentes en los flujos de trabajo de agentes de IA, como estados obsoletos y verificación de resultados incompleta. Presenta `agent-consistency`, un paquete Python con licencia MIT, para abordar estos problemas y solicita comentarios sobre su enfoque.