Заполните простую форму, чтобы получить прямой контакт интегратора. Мы используем эти данные для аналитики, чтобы в дальнейшем узнать, как у вас прошло внедрение. Обещаем не спамить.
AI-разбор за 30 секунд
Где вы теряете заявки — и сколько это стоит
Пять быстрых тапов — и мы сверим ваши данные с десятками внедрений ИИ в похожие компании. Узнаете, сколько денег утекает на сливе заявок и рутине — и где именно.
В какой вы нише?
тап — и дальше
Сколько обращений в месяц?
заявки, звонки, сообщения — примерно
Средний чек сделки?
сколько в среднем приносит один клиент
Сколько человек отвечают клиентам?
менеджеры, администраторы — кто обрабатывает заявки
Средняя зарплата такого сотрудника?
оклад + бонусы — посчитаем, сколько стоит рутина
Сверяем с данными по вашей нише…
20 минут — и вы увидите это на своём бизнесе
Бесплатная онлайн-демонстрация: на ваших данных и каналах покажем, как AI-ассистент отвечает за секунды, квалифицирует и доводит заявку до заказа. Без презентаций — сразу на вашем бизнесе.
Заявка принята!
Свяжемся, чтобы назначить 20-минутную демонстрацию на вашем бизнесе — подготовим её на ваших данных и каналах. А пока посмотрите, как это работает у других.
ИИ выдумал несуществующий научный термин — он уже в 22 рецензируемых статьях
Новости·20 июля 2026·3 мин чтения
Коротко
Несуществующий термин «вегетативная электронная микроскопия» возник из опечатки, попал в обучающие данные ИИ и разошёлся минимум по 22 рецензируемым статьям — рецензирование его не отсеяло. Урок для бизнеса: ИИ уверенно тиражирует ложь, поэтому фактчек ИИ-текстов должен быть частью процесса, а не опцией.
Исследователи из Технологического университета Квинсленда разобрали показательный случай того, как ошибка расползается через нейросети. В научных статьях стал попадаться термин «вегетативная электронная микроскопия» (vegetative electron microscopy) — словосочетание, которого в науке не существует.
Источников ошибки оказалось два. При оцифровке статей 1950-х годов OCR склеил слово «vegetative» из одной колонки текста с «electron microscopy» из соседней. Позже к этому добавилась ошибка перевода с фарси в иранских статьях: там «вегетативный» и «сканирующий» различаются одной точкой над буквой. Фраза-фантом попала в массив данных, на которых обучались модели, и нейросети начали уверенно её воспроизводить — термин закрепился в GPT-4o и Claude 3.5.
22
рецензируемые статьи с несуществующим термином
13,5%
биомедицинских абстрактов 2024 года несут следы обработки ИИ
По данным разбора в The Conversation, выдуманный термин встречается минимум в 22 работах — одну статью отозвали, ещё для одной издатель выпустил исправление. Отдельное исследование более 15 млн биомедицинских абстрактов PubMed показало: не менее 13,5% рефератов 2024 года несут следы обработки языковыми моделями. То есть проблема не в единичной опечатке, а в том, что ИИ-контента в текстах становится всё больше, а система рецензирования его не ловит.
Новостная редакция llmcase.ru: разбираем новости про ИИ и что это значит для бизнеса в России. Каждая новость — со ссылкой на первоисточник. Больше материалов — в блоге автора.
