В последние два года такие гиганты, как OpenAI и Google, пытаются справиться с проблемами старения своих языковых моделей, наращивая вычислительные мощности. Однако это решение привело к более глубоким структурным ошибкам. Новые модели звучат умнее, но уровень галлюцинаций, таких как выдуманные ответы, на самом деле лишь возрос. Например, одна из моделей OpenAI показала 50% галлюцинаций на бенчмарке SimpleQA.
Старые архитектуры не способны адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их устаревшими. В отличие от них, новый класс ИИ-архитектур, использующий байесовский подход и метрику Фишера, способен адаптироваться и обновляться в реальном времени. Компании, такие как VERSES AI и causalLens, уже внедряют эти новшества, создавая более динамичные и адаптивные системы. Таким образом, старые игроки рискуют стать динозаврами в мире ИИ, в то время как новые подходы открывают путь к настоящему интеллекту, способному учиться и адаптироваться.