При первом тесте ИИ-инструмента все ваши привычные инстинкты тестирования работают против вас

Статья разбирает фундаментальное отличие тестирования ИИ от традиционного ПО: вероятностный вывод делает единичный успешный запуск недостаточным доказательством исправности. Автор предлагает трехуровневый фреймворк оценки (не ломать, сделать по запросу, сделать хорошо), основанный на опыте Descript. Это практическое руководство по внедрению надежных метрик в разработку и валидацию генеративных моделей.