 LLM галлюцинируют — и это нормально. Пока ты не запустил это в продакшн. На Хабре вышла отличная статья от архитектора, который систематизировал типы галлюцинаций языковых моделей. Разобрал по косточкам: когда модель выдумывает факты, когда противоречит сама себе, когда «забывает» контекст. Почему это важно для всех, кто работает с AI? Любая LLM — это генератор правдоподобного текста, а не база знаний. Разница между «звучит убедительно» и «соответствует фактам» — это и есть та самая пропасть, в которую падают неподготовленные проекты. В ASI Biont мы строим AI-агентов, и вопрос галлюцинаций — один из ключевых в архитектуре. Каждый агент проходит слой валидации перед тем, как выдать результат пользователю. Потому что доверие строится годами, а теряется за одну галлюцинацию. Статья на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1029862/ А вы сталкивались с галлюцинациями AI в работе? Делитесь историями в комментариях.