Более 10 лет сфере управления ИТ и автоматизации бизнеса в капиталоемких отраслях (энергетика, строительство, производство). Понятным языком рассказывТимофей Ермолаевhttps://teletype.in/atom/timofei_ermolaev2026-10-27T19:38:32.569Ztimofei_ermolaev:proverka-ssylok-chatgpt2026-10-22T08:53:02.762Z2026-10-22T08:53:02.762Z

Допустим, для презентации вы попросили ИИ собрать аргументы, и в черновике появился тезис: «ИИ сокращает время подготовки любого текста на 30%» со ссылкой на исследование. Цифры и отчёт в этом примере условные, чтобы наглядно разобрать механизм проверки. Переход по ссылке часто успокаивает автора презентации: страница открывается, заголовок выглядит научно, значит, тезис можно оставлять на слайде. На деле проверка в этот момент только начинается.

<p id="y8qq">Допустим, для презентации вы попросили ИИ собрать аргументы, и в черновике появился тезис: «ИИ сокращает время подготовки любого текста на 30%» со ссылкой на исследование. Цифры и отчёт в этом примере условные, чтобы наглядно разобрать механизм проверки. Переход по ссылке часто успокаивает автора презентации: страница открывается, заголовок выглядит научно, значит, тезис можно оставлять на слайде. На деле проверка в этот момент только начинается.</p> <h2 id="lNBI">Работающая ссылка ещё не подтверждает вывод</h2> <p id="NtBS">Когда нейросеть сопровождает ответ ссылкой, перед читателем стоят две разные задачи. Сначала нужно убедиться, что названная публикация вообще существует. Затем — проверить, следует ли из неё тот вывод, который сформулировала модель.</p> <p id="wO0O">Генеративные системы способны уверенно подавать неверные сведения, а правдоподобные обоснования и ссылки усиливают неоправданное доверие к ответу. Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) описывает этот риск в профиле генеративного ИИ <a href="https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf" target="_blank">NIST AI 600-1</a> (раздел 2.2 Confabulation). Документ не задаёт универсального процента ошибок для всех моделей и сам по себе не доказывает ложность конкретного ответа. Однако из него следует практический принцип: наличие ссылки не освобождает от сверки содержательного утверждения с первоисточником.</p> <p id="d4aF">Нейросеть может сослаться на настоящую работу, но исказить её при пересказе. Например, модель опускает ограничения выборки, превращает результат узкого теста в общее правило или подменяет показатель, который измеряли авторы.</p> <h2 id="CDX5">Четыре проверки одного утверждения</h2> <p id="ujQm">Чтобы понять, опирается ли тезис из черновика на реальные данные, удобно пройти четыре шага. Вернёмся к нашему условному примеру про «сокращение времени подготовки любого текста на 30%».</p> <p id="MvkN"><strong>1. Реквизиты и идентификация.</strong> Сначала проверяем, существует ли документ с указанным названием, авторами и годом. Если в ответе есть DOI — постоянный идентификатор цифрового объекта, — он помогает быстро найти карточку публикации. В документации <a href="https://www.crossref.org/documentation/retrieve-metadata/text-and-data-mining/" target="_blank">Crossref</a> указано, что сервис собирает метаданные и лишь иногда включает ссылки на полный текст.</p> <p id="hdAe">При этом DOI регистрирует не только Crossref, а отсутствие такого идентификатора у рабочего отчёта или отраслевого обзора не делает документ поддельным. Совпадение реквизитов в независимой карточке издателя, репозитория или реестра — а не в повторном ответе ИИ — помогает идентифицировать работу. Однако правильность пересказа и самого результата оно не подтверждает.</p> <p id="F160"><strong>2. Первоисточник и полный текст.</strong> Страница, куда ведёт DOI или ссылка из чата, нередко содержит лишь библиографическое описание и краткую аннотацию (abstract). Иногда для проверки утверждения хватает и этих сведений, но чтобы сверить условия расчёта, обычно нужен полный текст или таблицы с результатами. Если доступ открыт только к краткому описанию и проверить методику по нему нельзя, додумывать содержание статьи не стоит. Это ещё не значит, что тезис ложный, но проверка остаётся неполной.</p> <p id="LUvr"><strong>3. Конкретный фрагмент.</strong> Открыв полный текст нашего условного отчёта, ищем место, где говорится именно про 30%. Здесь важна точность формулировок. Например, сокращение времени на 30% и изменение другого показателя на те же 30% математически не одно и то же. Если в таблице указана одна метрика, а в тексте для презентации другая, вывод уже искажён.</p> <p id="vGW7"><strong>4. Условия и ограничения.</strong> Допустим, цифра 30% в условном отчёте нашлась. Теперь смотрим, как её получили: в тесте участвовали 20 человек, они выполняли одну типовую задачу, а таймер фиксировал только создание черновика без этапа редакторской вычитки и проверки фактов. Более того, если авторы просто наблюдали за группой без строгого контроля других факторов, приписывать весь эффект исключительно инструменту нельзя. В таком случае исходная фраза ИИ про «любой текст» и общую экономию времени оказывается неподтверждённым обобщением.</p> <h2 id="CNwQ">Что исправить перед публикацией</h2> <p id="z3jU">Когда расхождение между ответом нейросети и текстом исследования найдено, остаётся выбрать действие для самого документа или слайда. Повторный вопрос тому же чат-боту или проверка через другую языковую модель могут подсказать направление поиска или помочь выделить тезисы для сверки, но согласие двух нейросетей не заменяет первоисточник и не подтверждает факт.</p> <p id="3TBN">Выбор правки зависит от того, что именно обнаружилось при чтении исходной работы:</p> <p id="XZPo"><strong>Что показала проверка</strong> → Что делать с тезисом в тексте</p> <ul id="99P5"> <li id="R1ce"><strong>Вывод, цифры и масштаб полностью совпадают с данными статьи</strong><br />Оставить утверждение и ссылку без изменений</li> <li id="izKY"><strong>Цифра верна, но получена на узкой задаче или малой выборке</strong><br />Сузить формулировку до реальных условий (например, указать тип текста, размер группы и учёт только черновика)</li> <li id="7JRN"><strong>Полный текст закрыт, а в аннотации нет нужных деталей расчёта</strong><br />Пометить тезис как непроверенный или заменить источник на доступный первоисточник</li> <li id="HE0o"><strong>В работе нет такого результата или ссылка вымышлена</strong><br />Удалить утверждение из материала</li> </ul> <p id="Cs6u">В нашем условном примере честное решение для слайда выглядит так: убрать слово «любой» и прямо написать, что в тесте на 20 участниках время подготовки первичного черновика для одной конкретной задачи сократилось на 30%, без учёта последующей редактуры.</p> <p id="y5Y0">Сверка отдельной ссылки решает локальную задачу, но в больших документах проверять приходится также расчёты, даты, имена и логические связки без прямых цитат. Подробная методика и сводная таблица для таких случаев разобраны в материале <a href="https://timofei-ermolaev.ru/llm/faktcheking-otvetov-neyroseti/" target="_blank">https://timofei-ermolaev.ru/llm/faktcheking-otvetov-neyroseti/</a>.</p> timofei_ermolaev:kie-ai2026-06-29T10:14:44.636Z2026-06-29T10:15:24.446Z

<img src="https://img1.teletype.in/files/02/89/0289cb85-200c-42f6-9780-fd1dd240704c.jpeg">Используете искусственный интеллект для создания текста, изображений и видео? Рассказываю, как сократить затраты на генерацию, используя сервис Kie AI. Компания предлагает цену на 30-50% ниже официальной от OpenAI и Google, а при сравнении с агрегаторами в РФ (Syntx, MashaGPT) разница достигает и 500%. При этом возможно пополнение в рублях и доступ без ограничений для РФ. В треде сравниваю стоимость основных площадок

<figure id="GyxA" class="m_column"> <img src="https://img1.teletype.in/files/02/89/0289cb85-200c-42f6-9780-fd1dd240704c.jpeg" width="1280" /> </figure> <p id="stbl"><strong>Используете искусственный интеллект для создания текста, изображений и видео?</strong> Рассказываю, как сократить затраты на генерацию, используя сервис Kie AI. Компания предлагает цену на 30-50% ниже официальной от OpenAI и Google, а при сравнении с агрегаторами в РФ (Syntx, MashaGPT) разница достигает и 500%. При этом возможно пополнение в рублях и доступ без ограничений для РФ. В треде сравниваю стоимость основных площадок</p> <p id="B6ZB"><strong>Установим бюджет в 1 000 рублей.</strong> Вне зависимости от подписки (оплата за токены или пакетный доступ) выполняем расчёт стоимости одного токена из доступного бюджета.</p> <p id="ZH3a"><strong>1. Требования к площадкам и материалам:</strong><br />1. Работа без VPN и пополнение счета рублями.<br />2. Качество: 1080p | Соотношение: 16:9</p> <p id="3o9D"><strong>2. Что создаём:</strong><br />1. Изображения (Nano Banana 2 и ChatGPT Image 2)<br />2. Видео в Google Veo 3.1</p> <p id="Fk1X">Цены актуальны на момент публикации. Сравниваю стоимость без оценки скорости, стабильности, лимитов и очередей.</p> <p id="oAZY"><strong>Первый испытуемый: Kie AI</strong><br />Стоимость одного токена — 0,444 ₽ (1000 за 444 ₽)<br />Стоимость генерации:<br />Изображение в ChatGPT Image 2 — 6 токенов (2,66 ₽)<br />Изображение в Nano Banana 2 — 8 токенов (3,55 ₽)<br />Видео Google в Veo 3.1 (Quality) — 255 токенов (113,22 ₽)</p> <p id="QR9X"><strong>Второй испытуемый: Нейростудия от Polza AI</strong><br />Это API агрегатор, оплата в рублях без токенов<br />Стоимость генерации:<br />Изображение в ChatGPT Image 2 — 4 ₽<br />Изображение в Nano Banana 2 — 4,8 ₽<br />Видео Google в Veo 3.1 (Quality) — 187,5 ₽</p> <p id="d5Ag"><strong>Третий испытуемый: Syntx AI</strong><br />Подписка Basic (260 токенов за 890 ₽)<br />Стоимость одного токена — 3,42 ₽<br />Стоимость генерации:<br />Изображение в ChatGPT Image 2 — 8 токенов (27,38 ₽)<br />Изображение в Nano Banana 2 — 2 токена (6,85 ₽)<br />Видео в Google Veo 3.1 (Quality) — 119 токенов (407,35 ₽)</p> <p id="k4J9"><strong>Четвёртый испытуемый: Masha GPT</strong><br />Подписка Base (20 000 000 токенов за 990 ₽)<br />Стоимость одного токена — 0,0000495 ₽<br />Стоимость генерации:<br />Изображение в ChatGPT Image 2 — 300 000 токенов (14,85 ₽)<br />Изображение в Nano Banana 2 — 400 000 токена (19,8 ₽)<br />идео в Google Veo 3.1 (Quality) — 6 250 000 токенов (309,38 ₽)</p> <p id="PxRK">Выводы? Цифры выше говорят сами за себя. А чем пользуетесь вы? Делитесь в комментариях сервисами, соберём общий список и сравним стоимость. В своём блоге рассказываю о приземлении хайпа искусственного интеллекта на рабочие процессы — <a href="https://timofei-ermolaev.ru/" target="_blank">https://timofei-ermolaev.ru/</a></p> timofei_ermolaev:kak-rabotayut-bolshie-yazykovye-modeli2026-06-24T16:46:49.765Z2026-06-24T16:48:36.273Z

<img src="https://img1.teletype.in/files/42/7a/427abf1f-2ef9-4a67-ba80-662995d4efbd.jpeg">Объясняю простым языком, как устроены большие языковые модели, как правильно работать с промптами и как применять ИИ в бизнесе на практике.

<p id="mVo4">Здравствуйте!</p> <p id="pS3X">Позвольте представиться, Тимофей Ермолаев, руководитель на стыке технологий, бизнеса и искусственного интеллекта с опытом управления ИТ (CIO/CTO) в сферах B2B, строительства и производства.</p> <p id="foFn"><strong>Считаю важным показателем уровня экспертности — способность объяснить тему понятным языком человеку, который в принципе неё не посвящён.</strong> Как человек, связанный с направлением, я часто получаю вопросы об искусственном интеллекте и его применении в бизнесе. Поэтому постоянно приходится практиковаться в объяснении принципов работы больших языковых моделей — тех самых ChatGPT, Claude, Gemini и других ИИ инструментов, о которых сегодня говорят повсюду.</p> <p id="MHWy"><strong>И вот подумал: почему бы не вынести этот подход в публичное пространство?</strong> Жена, уже медленно сходящая с ума от очередной тирады о космических кораблях, бороздящих галактику, идею поддержала. Так появился блог, посвящённый объяснению принципов работы больших языковых моделей понятным языком.</p> <p id="kDYB"><strong>В блоге подробно разбираю темы:</strong></p> <ul id="pdlZ"> <li id="FsEF">Что такое языковые модели и как они устроены изнутри.</li> <li id="Jk3n">Промпт и контекст-инжиниринг: как правильно формулировать задачи для ИИ и погружать его в контекст вашего бизнеса, чтобы получать предсказуемый результат.</li> <li id="MDIx">ИИ-агенты: как автоматизировать рутину с помощью нейросетей.</li> <li id="rTnH">ИИ для бизнеса: как отсечь лишний хайп и заставить технологии работать.</li> </ul> <p id="YT27">Концепция блога — это большие статьи, которые подробно раскрывают каждое направление. А также кластерные материалы, дополняющие и раскрывающие тему по мере появления новых инструментов, решений и практик.</p> <p id="NG58"><a href="https://socials.timofei-ermolaev.ru/tenchat-prompt-engineering" target="_blank">Первая статья цикла по промпт-инжинирингу</a> уже опубликована в блоге.<br />Буду рад, если прочитаете и поделитесь обратной связью. Увидимся в блоге — впереди много полезного.</p>