Ответ Bobren в «Чат GPT»⁠⁠7

Для лл: вы просто не умеете их готовить.

Зависит от модели. Модель общего назначения без подключения функции поиска — это инструмент для трансформации текста. Перевести на другой язык, перефразировать, налить воды или наоборот сократить.

«Рассуждающие» (reasoning) модели — это уже совсем другая петрушка. В совокупности с возможностью искать в Интернете они могут дать весьма толковую справку по большинству вопросов с указанием источников. Местами всё ещё врут как дышат, но не намного больше, чем Интернет в целом.

Я успешно применял нейронки, кроме всего прочего, для:

• поиска матчасти для рассказа (куча мелочей, вроде найти туннели на железнодорожной ветке между Гавром и Парижем в 1933 году, которые упоминаются только во франкоязычных источниках)

• переводов с/на языки, включая автоматизацию машинного перевода в коммерческом приложении (выходит дешевле и качественней Google Translate API)

• составления программы выступления танцевальных ансамблей (куча народа в разных номерах, которым надо переодеваться)
  

• сборки ПК из компонентов, которые есть в наличии на конкретном сайте под бюджет и задачи.
  настройки инфраструктуры на Amazon AWS
  

• ну и да, для написания кода.
  
  О последнем отдельно: для того, чтобы программировать с помощью нейронок, надо уметь программировать в принципе, понимать, на какие шаги разбить выполнение конкретной задачи и иметь опыт code review. Опять таки, Cursor или Windsurf (лично я предпочитаю второй) — крайне желательны. На рутинных операциях, особенно на написании тестов, экономит прорву времени.