ИИ становится всё умнее — но почему даже топовые модели всё ещё ошибаются в простых фактах, особенно если задать вопрос не по-английски? Бывает достаточно использовать одно неверное по смыслу слова, чтобы весь ответ оказался неверным.

Новое исследование PsiloQA неожиданно меняет акцент: оказывается, самые тонкие и опасные ошибки LLM часто проходят незамеченными именно потому, что стандартные проверки их не ловят — и ещё реже на других языках. Команда собрала огромный датасет из миллионов коротких галлюцинаций на 14 языках, чтобы понять: в чём уязвимость моделей, и какие методы реально помогают найти эти проблемы.

Разбираемся, как ИИ учится находить свои промахи, зачем детально размечать даже самые крошечные ошибки и почему эта тонкая работа может сыграть ключевую роль в будущем честных и универсальных ИИ-моделей.

Почему маленькие ошибки больших языковых моделей важнее, чем кажутся