SHOIFOT Стартап Котики

Котики, в жизни стартапа и инвестора бывает «всякое» (помните Закон Мёрфи? «if shit can happen, it happens; if it can’t happen, it still happens») и не забывайте главное житейское правило Карлсона, Который Живет На Крыше: Пустяки, дело житейское! https://t.me/shoifot 🦄🐳🐅

❤️ Vertical AI — новая любовь Silicon Valley ❤️ Хайп хайпом, а в течение последних примерно трех лет индустрия AI (ИИшники, любовно зовем мы их!) в основном сосредоточилась на совершенствовании возможностей моделей. Каждое новое поколение демонстрировало более высокую производительность в программировании, автоматизации рабочих процессов и решении все более сложных задач. И все же, котики, несмотря на эти маленькие милые достижения, проблемы с «галлюцинациями» остаются фундаментальной проблемой. И самые матерые котики таки делают один маленький пушистый вывод о том, что «галлюцинации структурно неизбежны в рамках существующих архитектур LLM» (хи-хи) Даже самые передовые модели в 2026 году продолжают демонстрировать измеримые показатели ошибок: 0,7% в задачах суммирования, 10-20% в более сложных тестах, 18,7% в юридических запросах и 15,6% в медицинских вопросах. (То есть, внимание котам!!! — не ту лапу могут отрезать в 1 из 6 случаев!!) Экономические последствия значительны (мяяяяягко говоря!) В период с 2023 по 2025 год отрасль потратила около 12,8 миллиардов долларов ($12,800,000,000, на минутку) на решения для обнаружения и предотвращения «галлюцинаций». Только в 2024 году «галлюцинации» в ИИ привели к глобальным убыткам в размере около $67,4 миллиардов. Математические модели ИИ представляют собой принципиально иной подход. В отличие от традиционных линейных моделей машинного обучения, они не полагаются исключительно на вероятностную генерацию текста. Каждый шаг в процессе рассуждения должен удовлетворять строгим правилам проверки, что позволяет формально подтвердить промежуточные и конечные результаты. В результате: математические модели ИИ исключают математическую верификацию в областях, где правильность может быть подтверждена математически. Однако (ОДНАКО!) в таких областях, как проектирование полупроводников, разработка лекарств или оборонные приложения, среди прочих, математическая верификация может иметь серьезные последствия. По мере того, как организации внедряют ИИ во все более ответственные среды, узкое место в отрасли постепенно смещается от генерации ответов к проверке их правильности. Но есть, котики, и нюанс! AI ВЕРТИКАЛЬНЫЙ (сфокусированный на индустриях/вертикалях) начинает.... и выигрывает? (См. приложенное исследование!) https://t.me/shoifot 🦄🐳🐅