За 3 недели после внедрения VK новой технологии рекомендаций постов через нейросеть у меня сообщения просмотрели 2,2 миллиона раз

За 3 недели после внедрения VK новой технологии рекомендаций постов через нейросеть у меня сообщения просмотрели 2,2 миллиона раз. Появилось много неофитов в духе «вы непонятно и слишком научно пишите». Нет, господа, люмпенизацию контекста как раз в духе старого VK я не поддерживаю. Поэтому из VK и сбежали инженеры и руководители в Telegram или LinkedIn, кому «контент тупой». В наше время при наличии ИИ вы можете читать хоть работы доктора наук, и ИИ прекрасно вам всё пояснит на вашем уровне. Нет смысла автору деградировать до уровня необразованности читателей даже в интересах самих читателей. Если вы что-то не понимаете из моих постов о научных работах в ИИ, то, разобравшись с ИИ, станете умнее.

Однако не все ИИ одинаковые для анализа новых научных работ, а я часто публикую фронтирные исследования, которые отличаются от старого научного консенсуса, т. к. меняют его самого. LLM же имеет «проклятие частотности dataset», о котором я уже писал, и тяготеет к старым консенсусам. Минимальный лаг — 1 год обычно, но часто выше. Для темы ИИ это много. Чтобы разбираться в новых веяниях, нужен ИИ с очень сильным Reinforcement Learning и с заточкой на научные исследования. У американцев это Gemini, не следует путать навыки модели по генерации кода с исследовательскими — разная тема. У китайцев скорее всего Qwen 3.8 Max. Определённо не стоит использовать DeepSeek из чата, т. к. DeepSeek V4 Flash — это LLM для worker-агентов и простых фактов, а в случае DeepSeek V4 Pro там в чате выключен поиск по источникам, что критично. Из американцев не советую для исследований ChatGPT, т. к. у него обучение с перекосом в reviewer, т. е. на поиск возможных ошибок, но это разрушает сбалансированную оценку. В случае Claude он хорош, но слабее в новых научных абстракциях, чем Gemini, т. е. традиционно имеет больший акцент в знания (SFT).

Если брать лидеров, то если нужно «понятным языком» — лучше Gemini, если хотите более научно — Qwen.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: t.me

Комментарии: