Преподаватель онлайн-магистратуры НИУ ВШЭ «ИИ в маркетинге и управлении продуктом» Юлиана Нам сообщила, что российские нейросети все еще подвержены ошибкам, но в ряде задач превосходят зарубежные аналоги.

сгенерировано нейросетью Кандинский

По ее словам, отечественные модели стали точнее в текстовом анализе и программировании. Например, при классификации данных одна из них достигла 70% точности, а при выделении информации — 71%, что выше, чем у GPT-4o. Об этом сообщает RT. 

Эксперт отметила, что ключевым преимуществом российских нейросетей является их адаптация к русскому языку и способность работать с локальными источниками данных, что делает их полезными для бизнеса. Однако модели по-прежнему склонны к ошибкам, особенно в математике, и не всегда справляются с обработкой длинных контекстов.

Специалист порекомендовала пользователям четко формулировать запросы, разбивать сложные задачи на этапы и критически оценивать ответы ИИ. Такой подход, по ее словам, повышает эффективность работы нейросетей на 25%.