Александр Лапыгин на BIM-завтраке: «Не промпты, а стиль мышления» — как FPF превращает LLM в инженерный инструмент
В июне на BIM-завтраке, посвящённом теме «Искусственный интеллект в ТИМ/BIM», выступил генеральный директор ROSECO (РУСЭКО-СТРОЙПРОЕКТ) Александр Лапыгин.
Тема доклада — «Не промпты, а стиль мышления: как FPF превращает LLM в инженерный инструмент». Речь шла не о конкретных промптах, а о том, как первопринципный подход и метамодель FPF (First Principles Framework) меняют качество работы LLM с инженерными документами.
О чём был доклад
Александр Лапыгин отметил, что скорость развития LLM уже опережает нашу способность к ним адаптироваться, а связанный с этим FOMO — нормальная реакция, но она рассеивает внимание. Решение он видит в возврате к первым принципам: базовым логическим предположениям, которые нельзя вывести из чего-то другого, и которые убирают из работы когнитивные искажения.
Ключевые тезисы
- Первые принципы как фундамент. Требования всегда стоит подвергать сомнению — самая частая ошибка инженера, по словам спикера, это оптимизация того, чего вообще быть не должно.
- FPF — метамодель для LLM. Проект Анатолия Левенчука: текстовый файл на человеко-машинном английском (~5,3 Мб, около 1,3 млн токенов, 11 частей спецификации), который загружается в LLM как файл в RAG и превращает «ванильную» модель в инструмент с инженерной дисциплиной мышления.
- Практика проверки текста. Загрузить FPF → загрузить документ → сформулировать промпт-проверку → получить результат в виде таблицы: пункт документа → что не так → последствия → как исправить.
- Результаты сравнения. На разборе одного и того же опроса про барьеры внедрения ТИМ/BIM модель с явным применением FPF показала максимальный балл (18/18) по полноте, глубине, различению уровней анализа и практичности — заметно выше вариантов без FPF.
Вывод
FPF помогает LLM анализировать текст не как редактор, а как методолог — удерживать контекст, различать уровни анализа и связывать найденный дефект с конкретной ошибкой в данных. Спикер подчеркнул: это малая выборка, а не строгий эксперимент, но методологическая дисциплина анализа растёт заметно.
.png)
.png)
.png)
