Lathoa: детское математическое приложение, где ИИ специально ошибается
Lathoa — это приложение для практики по математике для детей примерно от 10 до 14 лет. Робот по имени Эррол проходит математическую задачу шаг за шагом, и один из этих шагов намеренно неверный. Задача ребёнка — найти плохой шаг и объяснить, что с ним не так. Иногда всё правильно — так что просто нажимать «здесь ошибка» каждый раз не получится. На главной странице есть играбельный пример без регистрации.
Как работает подсчёт очков
- Если пользователь находит настоящую ошибку, ей нужно ввести объяснение, чтобы получить дополнительные XP.
- Скорость также влияет на счёт — более быстрые ответы приносят больше очков.
- Прямого взаимодействия или чата с LLM нет; ребёнок никогда не пишет запросы модели.
Самое сложное: заставить модель ошибаться намеренно
Автор отмечает контринтуитивный вывод: заставить LLM ошибаться намеренно трудно. Примерно в половине случаев модель даёт правильный ответ и помечает его как неверный или выдаёт «ошибку», которая на самом деле правильна. Это вынудило создать конвейер проверки, прежде чем какой-либо пример попадёт к ребёнку.
Конвейер оценки
- Простая арифметическая проверка заново выполняет вычисления там, где это возможно.
- Вторая модель решает ту же задачу без просмотра работы Эррола. Если две модели расходятся, пример отбрасывается.
- Стенд Lathoa описывается как стабильный, с множеством этапов оценки для выявления несоответствий и промпт-инъекций.
- Известное слабое место: вторая модель может совершить ту же ошибку, что и первая. Арифметическая проверка существует, чтобы это поймать.
- Сейчас эта арифметическая проверка работает только на английских примерах. В немецком и греческом для десятичных дробей используется запятая, и парсинг пока не настроен правильно.
Открытый педагогический вопрос
Настоящий вопрос автора — учит ли поиск чужой ошибки чему-то, чему не учит самостоятельное решение задачи. Он не уверен и хочет услышать мнение учителей. Если вы работаете с этой возрастной группой, это та тема, где стоит высказаться.
Стоит отметить для всех, кто создаёт похожие инструменты: шаблон «две модели + символьная проверка» здесь — разумный образец для любой задачи, где нужен проверяемо конкретный результат, а не просто правдоподобный. Режим отказа — модель-верификатор разделяет ту же слепую зону, что и генератор, — это классическое ограничение, которое нужно обойти при проектировании, и этот проект открыто его называет.
📖 Читать полный источник: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Соперничающий обзор: Межмодельный цикл оценки планов ИИ-агентов
Rival-review — это инструмент с лицензией MIT, который использует вторую модель ИИ для проверки планов от основного агента ИИ-кодирования перед выполнением, выявляя такие проблемы, как ошибочные планы отката, уязвимости безопасности и решения на устаревших данных.

Бета-версия Claude Dispatch: советы по настройке и первые впечатления
Разработчик делится опытом настройки бета-версии Dispatch на Mac Mini, подчеркивая необходимость постоянной работы, конкретных критериев успеха и агрессивных разрешений с включенным Computer Use.

Разработчик создает плагин MCP для WordPress с возможностями чтения/записи и 28 функциями.
Разработчик создал плагин для WordPress, который регистрирует 28 возможностей MCP через WordPress Abilities API, обеспечивая полный доступ на чтение и запись для ИИ-агентов программирования. Плагин управляет контентом, проверяет качество и обеспечивает безопасность, автоматически конвертируя между Markdown и блоками Gutenberg.

Any Buddy v2.0.0 добавляет функцию предварительного просмотра для Claude Code Buddies.
Any Buddy v2.0.0 представляет функцию предварительного просмотра, которая позволяет пользователям тестировать различных помощников перед применением их к коду Claude, а также платформенные исправления для Linux, Mac и Windows. Инструмент получил 160 звёзд на GitHub с момента выпуска.