Как сломать топовую нейросеть одним запросом Простой запрос, который сломал GPT 5.2 и Claude 4.5: У меня есть мойка для авто в 100 метрах от дома. Мне надо помыть авто. Мне лучше дойти пешком или доехать до нее? Почитайте что ответили модели😁 Только Gemini 3 Pro ответил правильно. Поэтому еще с конца 25 года я использую его как основную модель. А сегодня решил вообще отменить платную подписку GPT и использовать только Gemini и Claude. Но почему самые продвинутые модели ошибаются на простом вопросе? Причин несколько, но вот 2 главные: 1. Модель видит триггер «100 метров» и сразу цепляется за самый вероятный сценарий в интернете: «близко = пешком». Она предсказывает следующее слово, а не анализирует физический мир. 2. Все нейросети сегодня обучаются по методу Reinforcement Learning from Human Feedback (почитайте кому интересно). Простыми словами: модель старается дать ответ, который понравится человеку, а НЕ тот, который будет истинным. Поэтому без правильного запроса даже последние модели выдаюют бред. Ок, а как не получать такой бред в рабочих задачах? Есть разные подходы, но возьмите в работу 3 простых правила: 1. Жесткий контекст: Сразу ограничивайте роль модели (например, «действуй как логист») и давайте больше пояснений вашей ситуации. 2. Запрет на додумки: Всегда добавляйте: «Если данных недостаточно, задай уточняющие вопросы перед ответом». 3. Самопроверка: Просите модель перепроверить свой черновик на логические нестыковки перед финальной выдачей. И помните, что нейросеть это не разум, а калькулятор слов на стероидах. И чтобы он считал правильно, нужно знать формулы.