Совет соседа или совет от DeepSeek?
Всем привет! Я Дарья Васильева и отвечаю за DevRel в ПГК Диджитал. В этой статье я хочу поделиться своим любимыми лайфхаком при работе с таблицами �� программе Excel.
Я заставил 14 нейросетей врать: Большой аудит галлюцинаций 2026
Или как я потратил неделю, чтобы доказать: ИИ сегодня — это красноречивые лжецы в костюмах экспертов.В конце 2025 года я устал читать маркетинг в стиле «наша модель умнее ChatGPT на 15%». Умнее по какому бенчмарку? MMLU? Это всё равно что мерить интеллект человека по результатам ЕГЭ.Я решил проверить одну простую вещь: способна ли нейросеть сказать «я не знаю»?Потому что в реальном мире — в медицине, праве, финансах — ответ «я не уверен» стоит дороже любой красивой, но выдуманной истории.Ниже — результаты слепого тестирования 14 топовых LLM (включая Claude 4.5, GPT-5.2, Gemini 3, Qwen, YandexGPT и
Fine-tuning Qwen-8B под проприетарный синтаксис (CADINP) на одной RTX 3090: опыт инженера-конструктора
Проблема: Галлюцинации в инженерных расчетахЯ занимаюсь расчетами строительных конструкций в комплексе SOFiSTiK. Основной инструмент взаимодействия с ним — внутренний язык CADINP. Это мощный, но старый процедурный язык с жестким синтаксисом: строгая последовательность модулей (AQUA -> SOFIMSHC -> ASE), специфичные команды фиксации узлов и неявные зависимости.SOTA-модели (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) справляются с CADINP посредственно. Основные проблемы при генерации кода general-purpose моделями:Синтаксический шум: Выдумывание несуществующих аргументов функций.Потеря контекста:
Голоса в голове делают ответы ИИ лучше — исследование Google
Исследователи из Google и Чикагского университета выяснили
Тестирую ChatGPT, Claude, DeepSeek, Grok и ещё 5 нейросетей на реальном запросе: кто поможет активировать Windows?
Друзья, всем привет! Сегодня у меня для вас необычный эксперимент - тестирование нейросетей в боевых условиях.
Итоги LLM в 2025 году: прогресс, проблемы и прогнозы
Один из лучших обозревателей в мире LLM выпустил масштабный разбор всего самого важного, что случилось с языковыми моделями в 2025 году. Я перевел, чтобы как можно больше людей прочитало этот фундаментальный труд. Дальше — слово автору.На исходе 2025 года предлагаю оглянуться на ключевые достижения в области больших языковых моделей (LLM) и проанализировать оставшиеся ограничения и нерешенные проблемы, а также высказать несколько соображений о дальнейшем развитии событий.
ИИ-индустрия Китая превысила 1 трлн юаней — рост более 40% за год
Объем ИИ-индустрии Китая превысил
