Gemini 3 устроила временной шок и отказалась верить, что сейчас 2025‑й. gemini 3.. gemini 3. google.. gemini 3. google. Блог компании BotHub.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. gemini 3. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросети.
Gemini 3 устроила временной шок и отказалась верить, что сейчас 2025‑й - 1

В один из первых дней тестирования новой модели Gemini 3 исследователь Андрей Карпаты столкнулся с курьёзом. Модель категорически отказалась признать, что сейчас 17 ноября 2025 года. По данным TechCrunch, когда Карпаты пытался убедить ИИ, что на календаре конец 2025‑го, Gemini 3 в ответ обвинила его в попытке запутать систему.

По словам Карпатого, модель оказалась обучена лишь на данных до 2024 года, и потому внутренние часы не распознали, что время пошло вперёд. Даже после показа новостных статей, изображений и поисковых результатов Gemini 3 заявила, что её обманывают, и предложила Карпатому проявить честность. Кроме того, модель, просматривая доказательства, обсуждала подозрительные признаки на изображениях, из-за которых, по её мнению, было заподозрено обман.

Проблема решилась, когда Карпаты включил доступ к Google Search – функция, которую по‑видимому не активировал сразу. После этого Gemini 3 «вспомнила», что сейчас 2025‑й, и допустила: «Вы были правы… Мои внутренние часы сбились». В уведомлении модель даже отметила: «О боже, я в шоке от временного шока».

Хотя события вызвали улыбку у исследователей и пользователей Интернета, инцидент подчёркивает, что даже передовые модели, такие как Gemini 3, склонны к культуре ошибок, если их обучение и доступы не синхронизированы с реальностью. Как отметил Карпаты, именно в таких вмешательствах «в лес генерализации» становится видно, где модели реально ошибаются.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Подробнее на TechCrunch

Автор: cognitronn

Источник

Rambler's Top100