Гонка искусственных интеллектов: кто обошел конкурентов в знании российской науки? |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-19 15:21 В условиях растущей конкуренции на рынке ИИ-технологий специалисты все чаще задаются вопросом не только о скорости работы моделей, но и о качестве их «фоновых знаний». В новом эксперименте, посвященном сравнению прогностических способностей нейросетей, приняли участие четыре ведущие модели из разных стран: российский GigaChat, китайский DeepSeek-R1, французский Le Chat и американский GPT. Автор исследования предложил алгоритмам решить нестандартную задачу: оценить долю российских работ в топ-100 самых цитируемых публикаций по 16 гуманитарным и социальным дисциплинам. При этом точные данные были известны только исследователю, что ставило нейросети в равные условия — они работали «вслепую», опираясь исключительно на собственные аналитические способности и накопленную информацию. Лидеры и аутсайдеры теста Результаты тестирования продемонстрировали существенный разброс в точности прогнозов. Лучший результат показала отечественная разработка. 1. GigaChat (Россия): Продемонстрировал наименьшую погрешность, отклонившись от реальных показателей в среднем на 14,25%. 2. DeepSeek-R1 (Китай): Занял вторую строчку рейтинга с отклонением в 17,7%. 3. Le Chat (Франция): Замкнул тройку лидеров, его прогнозы разошлись с реальностью на 18,6%. 4. GPT-4o (США): Показал наихудший результат. По данным исследования, модель систематически занижала присутствие российских работ, а итоговая погрешность составила 23,3%. Выводы исследования Автор работы, А. С. Чибидин, чья статья вошла в сборник «Современные исследования в области техники и технологий», приходит к выводу, что «национальные» модели ИИ точнее справляются с задачами, требующими понимания локальной специфики. Это, по мнению исследователя, является весомым аргументом в пользу развития собственных технологий искусственного интеллекта в разных странах мира. К тексту исследования прилагается видео с художественной визуализацией результатов эксперимента. Чибидин А.С.Какие нейросети в 2025 году точнее? Сравнительный анализ прогнозирующей способности ИИ-моделей: Россия, Китай, США, Франция / А. С. Чибидин // Современные исследования в области техники и технологий: Сборник статей Международной научно-практической конференции, Симферополь, 22 апреля 2025 года. – Симферополь: Издательство «Ариал», 2025. – С. 1098-1107. – EDN TGWTFR. Источник: vk.com Комментарии: |
|