У компании, которая внедряет ИИ, есть три типовых места, где модель работает с числами: - сверка счетов и актов в ЭДО: суммы, НДС, итоги по спецификации; - выгрузки из 1С и Битрикса, которые модель пересказывает в отчёт для руководителя; - карточки товаров в PIM: габариты, остатки, цены с пересчётом единиц. Демо на трёх коротких примерах в каждом из этих случаев проходит гладко.
Повод
-
Саймон Уиллисон повторил на локальном железе (DGX Spark) эксперимент Колина Фрейзера.
-
Модель складывает числа и возвращает сумму словами, а размер чисел растёт. Два года назад
-
Фрейзер прогнал тот же тест на GPT-4o, и модель часто ошибалась. Новый прогон
-
Уиллисон сделал на Qwen3.8 27B (разбор Уиллисона).
-
Меня интересует схема эксперимента.
-
Руководитель может провести такую проверку на своей задаче за вечер, и она обойдётся дешевле одной ошибки в проде.


