GPT-5 ошибся в задаче по стохастическому анализу, показав пределы ИИ

GPT-5 ошибся в задаче по стохастическому анализу, показав пределы ИИ

GPT-5 ошибся в задаче по стохастическому анализу, показав пределы ИИ

Математики из Университета Люксембурга проверили, на что способен GPT-5 в серьёзных задачах по стохастическому анализу. Они поручили модели расширить так называемую теорему о четвёртом моменте, добавив к ней явные скорости сходимости — ранее это никто не делал в рамках подхода Мальявена–Стейна.

Поводом для эксперимента стали заявления, что GPT-5 уже умеет решать нетривиальные задачи в оптимизации.

Но на практике вышло иначе: ИИ допускал критические ошибки, требовал постоянных подсказок и корректировок. В частности, он даже пропустил ключевое свойство ковариации, которое легко вывести из предоставленных материалов.

Учёные сравнили работу с GPT-5 с взаимодействием с неопытным помощником, за которым нужно всё тщательно перепроверять.

И предупредили: если аспиранты начнут слишком полагаться на такие инструменты, они рискуют лишиться важного опыта — проб и ошибок, без которых не формируется настоящее математическое мышление.

Напомним, в прошлом месяце исследователи нашли необычную уязвимость в GPT-5, которая получила название PROMISQROUTE. Суть проблемы в том, что ответы пользователю не всегда формируются самой GPT-5: внутри работает специальный «роутер», который решает, какой именно из моделей поручить обработку запроса.

Кроме того, в августе мы сообщали о новом джейлбрейке, который обходит защиту GPT-5 с помощью скрытых историй.

Cloud.ru добавил внешние языковые модели в Foundation Models

Cloud.ru расширил сервис Foundation Models: теперь в нём доступны не только модели, развернутые в собственной инфраструктуре компании, но и внешние большие языковые модели от глобальных провайдеров, включая Alibaba, DeepSeek, Z.ai и других.

Пользователи смогут выбирать открытые и проприетарные модели под разные задачи, подключать их через единый API или веб-интерфейс, сравнивать параметры и стоимость, а платить — за фактическое использование.

В Cloud.ru называют Foundation Models единой точкой доступа к широкому набору моделей. В компании также отмечают, что сервис должен стать альтернативой OpenRouter, который ушёл с российского рынка в июне 2026 года.

Отдельный акцент сделан на работе с данными. В платформе предусмотрены инструменты контроля и безопасности, включая Guardrails. Они позволяют проверять запросы, маскировать корпоративные и пользовательские данные и снижать риск утечек при использовании сторонних моделей. Если система обнаруживает чувствительные данные, такие случаи фиксируются в мониторинговых алертах.

При этом Cloud.ru продолжит предлагать модели, развернутые в собственной инфраструктуре, для сценариев, где важно соблюдение требований 152-ФЗ. Внешние модели добавляются как отдельный вариант для задач, где нужен более широкий выбор или быстрый доступ к новым решениям глобальных провайдеров.

Сейчас в каталоге Foundation Models представлено более 20 больших языковых моделей из семейств GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и других. Среди внешних моделей уже доступна GLM-5.2, вышедшая на мировой рынок в конце июня и привлекшая внимание результатами в задачах кодинга и агентных сценариях.

Сервис Foundation Models был запущен в коммерческую эксплуатацию в ноябре 2025 года. С тех пор модели обработали 450 млрд токенов. Среди наиболее популярных сценариев использования в Cloud.ru называют разработку, клиентскую поддержку, продажи и создание контента.

По сути, Cloud.ru расширяет витрину моделей: часть можно использовать внутри собственной инфраструктуры компании, часть — подключать у внешних провайдеров, но через единый интерфейс и с дополнительным контролем данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru