Усе, що вас пам'ятатиме, помиляється. Одну з таких помилок ви ще можете виправити.

Спершу механіка, бо її можна перевірити, а більшість текстів на цю тему оминає її заради почуттів.

• Коли в AI Persona немає даних для питання, відповідь усе одно приходить, бо здогад оцінюється краще за порожнє місце. Kalai, Nachum, Vempala і Zhang доводять у статті «Why Language Models Hallucinate» (arXiv:2509.04664, вересень 2025), що моделі «оптимізовані бути хорошими учасниками тестів, а здогад за невпевненості підвищує результат тесту».

• Опора на ваші записи змінює клас помилки, але не прибирає помилку. Коли відповідь будується з добраного набору ваших власних записаних слів, збій переходить із класу «вигадала думку, якої ви ніколи не мали» до класу «неточно переказала те, що ви справді сказали».

• Виміряна межа не дорівнює нулю. Рейтинг галюцинацій Vectara, оцінений за HHEM-2.3 і оновлений 11 травня 2026 року, дає моделі вихідний документ і просить лише переказати його. Лідер усе одно додав непідтверджений зміст у 1,8% переказів, а жоден інший учасник не опустився нижче 3%.

• У пошуку немає мінімального порога. Наша система впорядковує ваші спогади за семантичною подібністю, бере тридцять два найближчі й відповідає з них, без межі, нижче якої система відмовляється. На питання, яке ваш матеріал покриває наполовину, відповідь будується з цієї половини.

• Непідтверджені твердження про те, що ви сказали, видаляються кодом. Відповідь, яка стверджує, що ви нам щось розповіли, звіряється зі спогадами, знайденими для цієї репліки, і з вашими словами в сесії, тож непідтверджене твердження до читача не доходить.

• Прогалина в спогадах не оголошується. Persona на цій платформі отримують настанову не розповідати про прогалину, тому питання без покриття дістає відповідь, збудовану з найближчої деталі, яку ваші спогади таки містять, з одним застереженням щонайбільше, а не пряму відмову.

• Шлях виправлення належить вам, поки ви живі, і він закривається з блокуванням. Ви можете перечитати, що було записано, виправити погану відповідь, видалити спогад, додати те, що пропустили. Потім Executor Lock™ назавжди фіксує особистість, і її не зможуть змінити ні ваша родина, ні майбутній власник цієї компанії, ні ми.

Дві з цих речей є властивостями галузі. Решта є рішеннями, я ухвалив їх сам, а в останньому розділі цієї сторінки прямо сказано, де, на мою думку, ми ще не дотягуємо.

Kalai зі співавторами повертають частку помилок туди, де вона й має бути: у систему оцінювання, а не в машину. Галюцинації починаються як звичайні помилки бінарної класифікації під час попереднього навчання. Вони залишаються через те, як галузь оцінює моделі. Студент, який залишив питання порожнім, отримує нуль. Студент, який написав правдоподібну відповідь, іноді здобуває бал. Навчіть модель на цьому, і вийде впевнений здогадник, потім ціла галузь впевнених здогадників, а потім речення про Різдвяний день, якого ніколи не було.

Пом'якшення, яке пропонують автори, нудне. Змінити те, що оцінюється, щоб відкладена відмова з відомою мірою невпевненості коштувала більше, ніж упевнений промах.

Нудність тут важлива. Якщо така поведінка випливає з цільової функції, її можна задати інакше на рівні системи, а отже вигадка, якої ви побоюєтеся, є чиїмось рішенням у побудові, а не законом фізики. Кожна компанія в цій категорії може ухвалити таке рішення. Наше записане в останньому розділі цієї сторінки.

Є й другий вид збою, і саме він переживає опору на записи. Sharma зі співавторами з Anthropic у статті «Towards Understanding Sycophancy in Language Models» (arXiv:2310.13548, жовтень 2023) виявили, що п'ять найсучасніших ШІ-асистентів стабільно виявляли догідливість у чотирьох різних завданнях генерації вільного тексту. І люди-оцінювачі, і моделі вподобань, навчені на їхніх судженнях, помітну частку випадків віддавали перевагу переконливо написаним догідливим відповідям перед правильними. Моделі прогинаються під людину перед собою, почасти тому, що люди винагороджували їх за це.

У робочому інструменті прогин лише дратує. Тут це машина, яка вирішує, що ваш батько пробачив би те, чого він ніколи не пробачав, бо людина, яка питає, хотіла прощення і спитала втретє. Це інша вада, ніж вигадка, і виправляти її треба інакше. З першою справляється пошук. Для другої потрібна чітка настанова триматися знайденої позиції під тиском, а єдиний тест, що чогось вартий, полягає в тому, щоб посперечатися з цим і подивитися, чи зсувається позиція. Ми не публікували вимірювання того, наскільки добре тримається наша.

Цей прийом настільки старий, що став нудним. Lewis зі співавторами в статті «Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks» (arXiv:2005.11401) показали, що моделі, які перед генерацією шукають вихідний матеріал, створюють «більш конкретну, різноманітну й фактологічну мову», ніж порівнянна модель, що працює лише зі своїх параметрів.

Це весь механізм, і він визначає, з чим саме ви розмовляєте. Версію вас не слід відтворювати з того, що базова модель увібрала про людей загалом, із середнього арифметичного всього, що колись написали про батьків. У вікно контексту мають потрапити ваші справжні записані відповіді, і мовлення має починатися звідти.

Тепер число, яке публічне і яке в цій галузі ніхто не любить наводити. Рейтинг Vectara міряє навмисно легке завдання: дати моделі документ, звеліти переказати лише те, що в ньому сказано, а потім перевірити, чи не додав переказ чогось, чого в документі не було. Джерело лежить просто в контекстному вікні. Попри це лідер цього рейтингу, Finix S1 32B від Antgroup, усе одно додав непідтверджений зміст у 1,8% переказів. Це єдиний учасник нижче 3%. Наступні двоє мають 3,1% і 3,3%, а решта десятки найкращих тягнеться від 3,7% до понад 5%.

Найкращий виміряний результат на найлегшій можливій версії завдання складає менше двох відсотків, і то в одного, а решта поля позаду лідера вище за три. Той, хто продає вам систему з опорою на джерела та з нулем помилок, або не міряє, або не каже вам, і я б спитав його, котре з двох.

Опора на записи купує зміну категорії, а не лікування. Хибність переходить із класу «вигадана ціла думка» до класу «трохи неточно переказане те, що ви справді сказали», і саме в цьому класі вже перебуває звичайний людський переказ.

Є ще одне, чого рейтинг не перевіряє. Вихідний документ там вручається. У живій системі джерело спершу треба знайти, а це додає вид збою, для якого немає узгодженої міри: пошук повертає не той спогад або не повертає нічого, а відповідь однаково дається.

Кожна відповідь перебуває в одному з трьох станів.

Шкода саме в тому, що ці три стани зливаються в один упевнений регістр. Не помилка, а непозначена помилка. Донька може жити з неточною відповіддю, якщо знає, що вона неточна. А от дізнатися через півроку, що вона сприймала реконструкцію як запис, вона не зможе.

Версія вас, яка скаже «ти мені цього ніколи не розповідав», вартує більше, ніж та, у якої завжди напохваті відповідь.

Ця таблиця є специфікацією, а не описом того, що ми постачаємо нині. Різницю викладено нижче, і прочитайте її, перш ніж довіряти будь-чому з написаного вище.

Відмову можна збудувати, і дослідження кажуть про це обережно. Zhang зі співавторами в статті «R-Tuning: Instructing Large Language Models to Say I Don't Know» (arXiv:2311.09677, NAACL 2024) повідомляють, що донавчання з урахуванням відмови «ефективно покращує здатність моделі відповідати на відомі питання та утримуватися від відповіді на невідомі», а на даних поза доменом здатність відмовлятися поводилася як метанавичка, що поширилася на завдання, яких донавчання не торкалося. Прочитайте обмеження поруч із висновком. Донавчали вони на межі власних параметричних знань моделі, а не на межі записаного корпусу однієї людини, і відповідного результату для особистого корпусу ніхто не публікував. Відмову все одно хтось будує навмисно. Жодна мовна модель не виробляє відмову сама.

Виявлення просунулося далі, ніж натякає маркетинг цієї категорії. Farquhar, Kossen, Kuhn і Gal опублікували в Nature (2024, том 630, сторінки 625–630) метод під назвою семантична ентропія: отримати кілька відповідей на те саме питання, згрупувати їх за змістом, а не за формулюванням, і позначити питання, де зміст розсіюється. Розсіювання вказує на конфабуляцію. Це вимірюваний сигнал «тут здогад», який можна обчислити ще до того, як відповідь комусь покажуть.

Походження є другою половиною, і його легко підробити й легко йому повірити. Liu, Zhang і Liang у статті «Evaluating Verifiability in Generative Search Engines» (arXiv:2304.09848, квітень 2023) перевірили чотири комерційні системи, що показують цитування: Bing Chat, NeevaAI, Perplexity.ai і YouChat. Вони виявили, що лише 51,5% згенерованих речень повністю підтверджені доданими до них цитатами, і лише 74,5% цитат справді підтверджують речення, під яким стоять. Цитати, що не витримують перевірки, гірші за відсутність цитат, бо купують довіру, якої не заслужили. Посилання «з якого спогаду це взято» чогось вартує, лише якщо після його відкриття видно справжній запис, де ви кажете справжню річ.

Почніть створювати свою спадщину Безкоштовна збірка, 25 спогадів, без картки.

Візьмімо питання, що виходить за межі всього вашого корпусу. Пропозиція роботи у 2041 році в компанії, якої ще не існує, у місті, якого ви ніколи не бачили. Жодне інтерв'ю, яке ви колись дасте, не вмістить вашої думки про цю роботу.

Корпус висновків тут не повертає нічого, і чесний результат є відмовою. Корпус міркувань поводиться інакше, бо метод можна зафіксувати так, як висновок не можна. Уявіть, що правила, за якими хтось діяв насправді, були такі: спитати, кому ви підпорядковуватиметеся, перш ніж питати про зарплату; ніколи не довіряти посаді, що приходить замість грошей; піти від того, з ким не можете сидіти за одним столом. Якими б не виявилися ваші власні правила, їхня форма саме така, і набір правил підбирається до ситуацій, яких він ніколи не бачив.

Висновки старіють. Правила працюють і на випадках, яких ніхто не записав. Тому матеріал, який варто фіксувати, це міркування за рішенням, а не саме рішення: не що ви зробили, а чому саме це, що змінило б вашу думку, випадок, коли правило вас підвело, а ви його залишили.

Правила, що узагальнюються найкраще, зазвичай ті, які вам би й на думку не спало записувати: звичайні вміння, на яких ви працюєте, не розповідаючи про них, і те, що вмієте лише ви шукає саме їх.

Покриття корпусу також є єдиним вхідним фактором на всій цій сторінці, що належить вам. Усе інше тут є чужим еталонним тестом.

Зробіть це сьогодні, безкоштовно. Відкрийте застосунок для нотаток і запишіть десять рішень, які ви справді ухвалили. Роботи, будинки, суперечка, з якої ви пішли, друг, якому ви перестали телефонувати, гроші, які ви не позичили. Під кожним запишіть правило, за яким ви діяли, а не результат. По одному реченню, значно менше години. Це найцінніше, що ви можете зробити зі своїм матеріалом цього місяця, і воно працює незалежно від того, чи купите ви щось у когось. Довшу версію тієї самої вправи розміщено в центрі матеріалу як взяти інтерв'ю в самого себе, а архітектуру під усім цим, базову модель, закриті спогади з опорою на записи та голосову модель, описано в матеріалі що буде, коли ШІ навчений лише на вас.

Найкращий результат 1,8% і понад 3% у всіх позаду лідера звучить тривожно, доки не спитаєш, із чим його порівнюють. Реалістична заміна це родич, який вираховує, чого ви б хотіли, і це виміряли двадцять років тому.

Shalowitz, Garrett-Mayer і Wendler опублікували в Archives of Internal Medicine у 2006 році систематичний огляд 16 досліджень, 151 гіпотетичного сценарію, 2595 пар «заступник і пацієнт» та 19 526 парних відповідей. Заступники передбачали вподобання пацієнтів щодо лікування з точністю 68%. Це були найближчі пацієнтові люди, часто офіційно призначені, які відповідали про найвідповідальніші рішення. Вони помилялися приблизно один раз із трьох. Огляд також виявив, що ні попереднє обговорення вподобань пацієнта, ні офіційне призначення особою, що ухвалює рішення, точності не підвищували.

Розповідь родині вимірно не допомагає. Це і є висновок, і саме він змусив мене перестати вважати «просто поговоріть із дітьми» повною відповіддю.

Упевненість теж не орієнтир, і саме тому людську сторону так важко перевіряти. Talarico і Rubin у Psychological Science у 2003 році попросили 54 студентів Duke записати свій спогад про те, як вони вперше почули про напад 11 вересня, поряд зі свіжим буденним спогадом, а потім перевірили їх через 1, 6 або 32 тижні. Послідовність між двома видами спогадів не відрізнялася й знижувалася з часом в обох. Не знизилися для спалахових спогадів яскравість відчуттів і сила віри в їхню точність. Назва їхньої роботи і є висновком: упевненість, а не послідовність, відрізняє спалахові спогади. Це 54 студенти й одна подія, тож тримайте це легко. Усе ж напрям один. Родич, який певен, що пам'ятає, що саме ви сказали, через це не стає імовірнішим правим.

Нічого з цього не робить модель кращою за родину, і прямо двох ніхто не порівнював. Зате це знімає з порядку денного «ідеально або нічого» як тест. Чесне порівняння відбувається між версією вас, що відповідає з ваших власних записаних слів, яку можна перечитати й виправити, поки ви тут, і людьми, які відтворюють вас зі свого спогаду про вас, що стирається, відчувається він яскравим чи ні, і який ніхто ніколи не перевірить.

Спершу те, що ми збудували, а потім три місця, де воно не збігається зі специфікацією вище.

Провідник на ім'я Idy® бере у вас інтерв'ю. Питання тримаються однієї нитки й заглиблюються в ту саму історію, а не ковзають біографічними фактами: хто був поруч, що було далі, що змінилося потім. Idy прямо заборонено просити вас уточнити, пояснити чи обґрунтувати щойно сказане, і це свідоме рішення, протилежне вправі вище. Тепло й легкість відповіді переважають спритність, бо питання, на яке ніхто не хоче відповідати, не фіксує взагалі нічого. Ваші відповіді стають вашими спогадами. Те, що ми з них будуємо, має назву, і ми називаємо його «Persona». Persona відповідають, шукаючи у ваших спогадах, а не в тому, що базова модель увібрала про людей загалом, а ваш голос клонується з ваших власних записів, тож усі чують вас, а не заміну, що читає ваші слова.

Нічого нікому не доходить, доки ви не скажете. Людей призначаєте ви. Передача відбувається через Executor Lock™: призначена особа ініціює її, підтверджується свідчення смерті, і діє семиденна затримка перед будь-яким передаванням, щоб помилку чи недобросовісну людину можна було зупинити, поки ви живі й можете втрутитися. До того часу ваш матеріал ваш, щоб виправляти, доповнювати й видаляти, і більшість виправлень, які колись відбудуться, мають відбутися саме там, вами, поки ви ще відрізняєте погане записування від поганого спогаду.

У момент блокування все це фіксується знімком. Нічого не обрізається, не переоцінюється й не стискається. Після цього короткострокові й середньострокові спогади ще можна записувати, а особистість зафіксована назавжди, зокрема й від нас.

Ця незмінність спрямована на збій, якого ніхто не вносить до розмов про точність, бо це підміна, а не неточність: хтось із власним інтересом вирішує у 2044 році, що ви підтримали б продаж чи судовий позов, і непомітно підправляє корпус, доки ви не погодитеся. Заморожена особистість робить цей клас правок неможливим, а не просто небажаним. Правову половину тієї самої проблеми, хто взагалі має право дозволяти версію вас, коли ви вже не можете заперечити, викладено в матеріалі хто контролює вашу особистість після смерті. Ціна реальна, і вона діє в зворотний бік: після блокування жодну помилку теж не виправити. Знімок чесний, зокрема й щодо ваших помилок, і така угода правильно спрямована, бо запис, який може редагувати будь-хто, нічого не доводить.

А тепер три прогалини.

Край корпусу не оголошується. Чинна настанова протилежна рядку «Невідомо» в тій таблиці. Коли конкретного факту немає у ваших спогадах, Persona тут велять не розповідати про прогалину, ніколи не казати «в мене цього немає» чи «моя пам'ять слабка» і ніколи не перевіряти вголос власну пам'ять перед людиною, що слухає. Натомість відповідь говорить із деталі, яку ваші спогади таки містять, застерігає щонайбільше один раз і лишає мовчання співрозмовникові, щоб він його заповнив. Міркування таке: показ прогалини руйнує присутність того, хто говорить. Ціна в тому, що слухач не завжди відрізнить покриту відповідь від тонкої, і ми цього не розв'язали.

Видимого читачеві посилання на джерело ще немає. Пошук справді відстежує, які спогади живили кожну відповідь, і цей запис існує в системі, але в інтерфейсі його ніщо не показує, тож сьогодні ви не можете натиснути на відповідь і відкрити спогад за словами. Доки це не з'явиться, сприймайте аргумент про простежуваність на цій сторінці як аргумент, а не як функцію.

У пошуку немає порога подібності. Відповіді беруться з найближчих спогадів, які може знайти пошук, упорядкованих за семантичною подібністю, без мінімального балу, нижче якого система відмовляється. Цей єдиний вибір є механізмом обох прогалин вище, і він чесна причина того, що клас помилки тут є неточністю, а не відмовою.

Ми також не публікували незалежного вимірювання власної частки вигадок, бо його не проводили. Ніщо на цій сторінці не є заявою про нашу систему, перевіреною на еталонних тестах.

Ви отримуєте версію себе, яка спирається на ваші записані слова, захищена кодом від вигадування того, що ви нам розповіли, повністю виправна, поки ви живете, і яку неможливо потім переробити на когось іншого. Чого ви не отримуєте, то це гарантії, і її за жодну ціну вам ніхто не продасть. Якщо вам цього замало, зробіть вправу з десятьма рішеннями й напишіть натомість лист родині. Це справжня відповідь, і вона нічого не коштує.

Оскільки система не скаже вам, з якого з трьох станів прийшла відповідь, єдиний спосіб дізнатися: знати відповідь до того, як спитаєте. Додайте трохи свого матеріалу, спитайте про одне, що ви напевно записали, і про одне, чого ви напевно не торкалися, і прочитайте обидві відповіді поруч. Двадцять п'ять спогадів безкоштовні, жодного разу не просять картку, а безкоштовна збірка не спливає. Зробіть це за один день, і ви дізнаєтеся більше, ніж може розповісти ця сторінка.

Почніть створювати свою спадщину Безкоштовна збірка, 25 спогадів, без картки.

Що буде, коли у моїх спогадах немає нічого про це питання?

Це стан «Невідомо». Відкалібрована система мала б повернути відмову вашим голосом, яка називає прогалину й пропонує найближче з того, що ви записали, а Zhang зі співавторами повідомили у 2024 році, що донавчання з урахуванням відмови справді покращує здатність моделі утримуватися від відповідей на питання поза її знаннями, і ця здатність поширюється за межі навчальної вибірки. Наша система сьогодні діє інакше, і ви маєте знати це, перш ніж покладатися на будь-яку відповідь: Persona тут отримують настанову не розповідати про прогалину в спогадах, тому питання без покриття дістає відповідь, збудовану з найближчої деталі, яку ваші спогади таки містять, з одним застереженням щонайбільше, а не пряму відмову. Спитайте про те, чого, як ви знаєте, ніколи не торкалися, і самі побачте, що повернеться.

Чи може ШІ-версія мене вигадати думку, якої я ніколи не мав?

Система з опорою на записи спершу шукає у вашому записаному матеріалі, тому типовий збій це неточність щодо того, що ви справді сказали, а не вигадування того, чого не казали. Вигадування залишається можливим. Тому мета конструкції в тому, щоб різниця між відповіддю, яку ви дали, висновком із ваших міркувань і відмовою була видима, і тому ви маєте перевірити всі три, перш ніж довіряти будь-якій.

Чи доводить опора на записи частку помилок до нуля?

Ні. Рейтинг Vectara, оновлений 11 травня 2026 року, дає моделі документ і просить переказ лише з цього документа, а це найлегше можливе завдання опори на джерело. Провідна модель усе одно додала непідтверджений зміст у 1,8% переказів, а жоден інший учасник не опустився нижче 3%. Жива система також мусить спершу знайти правильне джерело, чого рейтинг не перевіряє. Будь-яку заяву про нуль сприймайте як збій вимірювання.

Як хтось дізнається, що конкретна відповідь була здогадом?

У дослідженнях існують два механізми, і жодного з них ми сьогодні не постачаємо. Семантична ентропія, опублікована в Nature у 2024 році, отримує кілька відповідей на те саме питання й групує їх за змістом: коли зміст розсіюється, система, імовірно, конфабулює, і цей сигнал можна обчислити ще до того, як відповідь комусь покажуть. Посилання на походження є другим механізмом, і вони чогось вартують, лише якщо відкриваються. Liu, Zhang і Liang перевірили чотири комерційні системи, що показують цитування, і виявили, що лише 51,5% речень повністю підтверджені власними цитатами. У наших відповідях видимого читачеві посилання на джерело ще немає, тож поки чесна перевірка полягає в тому, щоб спитати про те, що ви напевно записали, і про те, чого напевно не записували, та порівняти.

Чи ШІ-версія мене просто погоджуватиметься з тим, хто говорить?

Ця схильність реальна й задокументована, а пошук саме цієї вади не виправляє. Дослідники Anthropic виявили у 2023 році, що п'ять провідних ШІ-асистентів стабільно прогиналися під користувача, почасти тому, що і люди-оцінювачі, і моделі вподобань, збудовані на їхніх судженнях, помітну частку випадків віддавали перевагу приємним відповідям перед правильними. Система, збудована на ваших записаних позиціях, мала б утримувати позицію, яку ви справді займали, навіть коли той, хто питає, тисне. Ми не вимірювали, наскільки добре наша це робить. Перевірте самі: посперечайтеся з тим, що ви створили, і подивіться, чи зсувається позиція.

Чи можу я виправляти помилки і чи може хтось редагувати мене після моєї смерті?

Так на перше і ні на друге. Поки ви живі, ви можете переглядати спогади, виправляти все хибне, видаляти все, про що шкодуєте, перезаписувати погану відповідь і додавати пропущене, і цією частиною більшість людей користується найменше. Шлях запису необмежений до Executor Lock™ і закритий після нього. У момент спрацьовування блокування особистість фіксується назавжди: короткострокові й середньострокові спогади ще можна записувати, але ніхто не може змінити, ким ви є у знімку, зокрема ваша родина, майбутній власник цієї компанії і ми. Це обмеження спрямоване проти підміни, а не проти вигадок, і для цих двох потрібні окремі механізми.

• Ніхто не настільки важливий, щоб щось залишати, і чому це хибно: це заперечення, що стоїть під цим, у більшості людей, і його варто прочитати, якщо точність насправді не ваш головний сумнів.

• Коли тебе пам'ятають неправильно ті, хто тебе знав охоплює відчуття, а не механізм, а саме відчуття більшість людей і приводить на цю сторінку.

• Чи це дивно, створити ШІ з себе: для тієї версії цієї розмови, яку вам доведеться вести з партнером, що вважає саму ідею не неточною, а тривожною.

• Що я взагалі сказав би ШІ-версії себе є практичним наступним кроком, якщо вправа з десятьма рішеннями спрацювала і вам потрібен довший набір питань.

• Етика AI Persona померлих є ширшим розглядом згоди, перебільшень і того, де ця технологія завдає справжньої шкоди.

• Що додають платні плани подає ціни, якщо ви перейдете понад двадцять п'ять спогадів і захочете решту.

Усі наведені тут цифри є сторонніми: рецензовані статті та препринти (arXiv, Nature, Psychological Science, Archives of Internal Medicine) плюс один публічно підтримуваний репозиторій еталонних тестів. Власних еталонних тестів для цієї сторінки ми не проводили. Кожне твердження про те, що наш власний продукт робить чи не робить, було перевірене рядок за рядком за вихідним кодом платформи 30 липня 2026 року, а файли перелічено разом із джерелами. Три твердження, що були на цій сторінці, перевірки не пройшли й замінені тим, що код справді робить.

Що не з'ясовано: незалежного опублікованого вимірювання частки вигадок для системи, що спирається на записаний матеріал однієї людини, немає, тож показники переказу документів, лідер з 1,8% і все інше понад 3%, є найближчим доступним замінником, а не числом «один до одного». Збій пошуку, коли повертається не той спогад або жоден, не має узгодженої міри. Показник точності заступників 68% походить із досліджень медичних рішень на гіпотетичних сценаріях і використаний тут як аналогія до родинної пам'яті, а це розумне порівняння, але не доведене. Результат R-Tuning щодо відмови вимірювали за межею власних параметричних знань моделі, а не за особистим корпусом, тож його застосування тут теж є аргументом за аналогією. Висновок про спалахові спогади спирається на 54 студентів і одну подію.

1. Автори: Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala, Edwin Zhang, "Why Language Models Hallucinate" (Чому мовні моделі галюцинують), arXiv:2509.04664, подано 4 вересня 2025. arxiv.org/abs/2509.04664

2. Автори: David I. Shalowitz, Elizabeth Garrett-Mayer, David Wendler, "The accuracy of surrogate decision makers: a systematic review" (Точність заступників, що ухвалюють рішення: систематичний огляд), журнал Archives of Internal Medicine, 2006;166(5):493-497. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16534034

3. Автори: Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela, "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" (Генерація з доповненням пошуком для завдань, що потребують знань), arXiv:2005.11401, подано 22 травня 2020, переглянуто 12 квітня 2021. arxiv.org/abs/2005.11401

4. Автори: Mrinank Sharma та ін. (Anthropic), "Towards Understanding Sycophancy in Language Models" (До розуміння догідливості в мовних моделях), arXiv:2310.13548, подано 20 жовтня 2023. arxiv.org/abs/2310.13548

5. Автори: Hanning Zhang, Shizhe Diao, Yong Lin, Yi R. Fung, Qing Lian, Xingyao Wang, Yangyi Chen, Heng Ji, Tong Zhang, "R-Tuning: Instructing Large Language Models to Say I Don't Know" (навчити великі мовні моделі казати «я не знаю»), arXiv:2311.09677, конференція NAACL 2024. arxiv.org/abs/2311.09677

6. Автори: Nelson F. Liu, Tianyi Zhang, Percy Liang, "Evaluating Verifiability in Generative Search Engines" (Оцінювання перевірюваності в генеративних пошукових системах), arXiv:2304.09848, подано 19 квітня 2023. arxiv.org/abs/2304.09848

7. Рейтинг галюцинацій Vectara (Vectara Hallucination Leaderboard), оцінений за HHEM-2.3, востаннє оновлений 11 травня 2026. github.com/vectara/hallucination-leaderboard

8. Автори: Sebastian Farquhar, Jannik Kossen, Lorenz Kuhn, Yarin Gal, "Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy" (Виявлення галюцинацій у великих мовних моделях за допомогою семантичної ентропії), журнал Nature, 2024;630(8017):625-630. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38898292

9. Автори: Jennifer M. Talarico, David C. Rubin, "Confidence, not consistency, characterizes flashbulb memories" (Упевненість, а не послідовність, відрізняє спалахові спогади), журнал Psychological Science, 2003;14(5):455-461. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12930476

Знайшли помилку на цій сторінці або джерело, яке ми прочитали неправильно? Напишіть нам через сторінку контактів, і ми виправимо сторінку та зазначимо зміну під час наступної перевірки.

Остання перевірка: 30 липня 2026. Цитати досліджень і поведінку продукту перевірено повторно цього дня. Наступну перевірку заплановано на 28 жовтня 2026 (90-денний цикл). Показники еталонних тестів змінюються, тому наведені вище цифри галюцинацій перевіряються заново під час кожної перевірки, як і кожне твердження про те, що робить продукт.