Исследователи жалуются, что качество ответов держится на ручной подготовке задачи

Исследователь Omar Khattab описал разрыв между разговорами о будущем работы и повседневной практикой. Чтобы получить от самых мощных моделей приемлемый результат, ему приходится работать на максимальных настройках, вручную собирать подробный контекст и давать развёрнутые замечания.

Рядом о том же пишет Итан Моллик: в долгих агентских задачах больше всего мешают не ошибки и не выдумки, а то, что язык модели портится по ходу работы. Ответы дрейфуют и становятся хуже к концу сессии. Он же отмечает отсутствие генератора изображений у Claude как дыру в задачах, где нужны макеты и презентации.

Общий вывод обоих: узкое место сместилось с возможностей модели на то, сколько человек вкладывает в постановку задачи и удержание качества до конца прогона.

Omar Khattab@lateinteraction

i don't see enough of this, so here again: we're all wondering what the future of work looks like with AI progress, but I'm in constant agony trying to extract OK work from frontier models at "Ultra" settings with levels of detailed context and elaborate feedback that i’ve

70119 сентября 2026