начало email карта Новости О фирме Прайс-листы Корзина Наш сервис Кредит Ломбард Форум

Скачать Прайс-лист:


Подписаться на рассылку

Мы принимаем к оплате:

Системы пластиковых карт

Телефон доверия

IP веб-камера

Выбирай настоящее

Сейчас на сайте:

  • Гостей (179)

Томск

Центральный офис:
г.Томск, ул.Косарева 33,
тел. (3822) 27-46-48
тел. (3822) 27-48-46

Товаров в наличии: 1913
Товаров под заказ: 6766
Обновление: 20 Июля 04:58

Ещё не зарегистрированы?  / Забыли пароль?

Товаров в корзине: 0 шт. на сумму 0 р.
Товары для сравнения: 0 шт.

Новости\Новости ИТ

Исследование показало: ИИ теряется в длинных диалогах и вводит пользователей в заблуждение

08:14 23/02/2026

Современные ИИ-лаборатории активно выпускают новые модели и чат-боты, чтобы закрепить свои бренды, но пользователи часто жалуются на их ошибки — от галлюцинаций до полностью неверных или вредоносных ответов.

Совместное исследование Microsoft Research и Salesforce охватило более 200 000 диалогов с продвинутыми LLM, включая GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, o3, DeepSeek R1 и Llama 4, и выявило серьёзные недостатки в многоходовых диалогах. Как оказалось, модели успешно справляются с одиночными запросами, достигая 90% точности, но при последовательных вопросах точность падает примерно до 65%.

Исследователи объясняют, что модели «спешат с ответом», стараясь завершить решение задачи до того, как пользователь закончит пояснение. Это приводит к феномену «ответного зацепления»: ИИ использует предыдущий ответ как основу для следующего, даже если он был неверен.

Изображение сгенерировано: Grok

Кроме того, в длинных диалогах наблюдается «раздутие ответа»: длина ответов увеличивается от 20% до 300%, вводя больше предположений и потенциальных галлюцинаций, которые модель потом закрепляет как контекст. Несмотря на дополнительные механизмы "thinking tokens" в моделях вроде o3 и DeepSeek R1, проблемы остаются нерешёнными.

В целом исследование показало, что способность моделей оставаться «в диалоге» снизилась всего на 15%, но надёжность упала на 112%. Это подчёркивает, что падение производительности при многоходовых взаимодействиях не означает, что модели «стали глупыми», но демонстрирует их ограничение при работе в реальных условиях.

Авторы предупреждают, что массовое использование генеративного ИИ несёт риски: пользователи могут воспринимать сгенерированную информацию как достоверную, хотя она часто сопровождается ошибками и необоснованными предположениями.

Исследование подчёркивает, что технология пока что не достигла зрелости для критически важных сценариев, особенно в многоступенчатых диалогах, а модели продолжают быть более надёжными при одиночных запросах, чем в реальном, живом общении с пользователем.

 Источник: Windows Central

Увидели ошибку в тексте новости? Выделите её и нажмите Ctrl+Enter!

Обсудить на форуме...