🤖 Как я "сломал" две нейросети за 5 минут

Хочу поделиться забавным случаем из моей практики! 👨‍💻

В процессе создания нового продукта столкнулся с необходимостью реализовать функцию SEO-анализа. Для этого понадобилось сформировать список "стоп-фраз" — казалось бы, элементарная задача для современных языковых моделей. Но не тут-то было!

Эксперимент с "терпением" нейросетей

Mistral 🌪
После нескольких успешно сгенерированных словосочетаний модель внезапно зациклилась на фразе "информационных технологий"... и повторяла её, пока окончательно не зависла! Представляете? При том, что её контекстное окно позволяло продолжать этот монолог ещё очень долго.

DeepSeek 🔍
Эта модель стартовала весьма уверенно, но затем ушла в бесконечный цикл генерации случайных фраз. Похоже, список получился бы исчерпывающим — настолько, что в языке, возможно, не осталось бы слов, не попавших в категорию "стоп" 😅

Человек vs. Машина

Разумеется, пришлось обратиться к другой нейросети, чтобы выполнить задачу. И хотя мы в итоге продвинулись в разработке, осадок от этого эксперимента остался.

Этот случай — отличная иллюстрация того, что даже в своей "родной стихии" (работе с текстом) современные ИИ-системы могут неожиданно давать сбой. И как бы ни была умна машина, без человеческого контроля и направления она по-прежнему далека от совершенства! 🧠💡

А какие интересные случаи "поломки" нейросетей встречались вам?

#ИИ_фишки

👍 @chupritski 👍

ИИ + сварщики+ Таганрог...
как удалось сократить период адаптации персонала производственной компании

Представьте: высокотехнологичное производство, где каждый станок — это миллионы рублей, а ошибка сотрудника может обернуться многодневным простоем. Теперь добавьте сезонный кадровый голод, когда нужно быстро обучить десятки новых сотрудников, а опытных наставников на всех не хватает. Знакомая ситуация?

Именно с такой проблемой столкнулся НАТЭК-Нефтехиммаш — крупный игрок в нефтегазовой и химической промышленности. Казалось бы, задача типичная: закрыть вакансии и обучить новичков. Но в ходе аудита выяснилось, что корень проблемы глубже: традиционные методы обучения просто не справлялись с масштабами и сложностью задач. Наставники были перегружены, а новички допускались к оборудованию без должной подготовки, что приводило к ошибкам и простоям.

Решение оказалось в трансформации системы обучения с помощью ИИ. Внедрение цифрового помощника не потребовало глобальной перестройки IT-инфраструктуры — его интегрировали в существующую HRM-систему.

Это позволило автоматизировать базовую подготовку, разгрузить наставников и обеспечить персонализированный подход к каждому сотруднику. Теперь новички сначала проходят обучение с ИИ, сдают технический минимум и только потом получают доступ к оборудованию. Результаты впечатляют: наставники смогли работать с 20 подопечными вместо 5, а качество подготовки выросло в разы.

Этот кейс — пример того, как технологии могут усилить людей, а не заменить их. Интересно, как эти результаты согласуются с результатами исследований Harvard Business School.

Детали кейса собрали в карточках — вдохновляйтесь и делитесь с коллегами 🚀

#ИИ_с_изюминкой

👍 @chupritski 👍