[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-jagged-frontier::ru":3,"gloss-cluster-jagged-frontier::ru":23,"gloss-next-jagged-frontier::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"jagged-frontier","core-ai","Зубчатая граница (Jagged Frontier)","Зубчатая граница — идея о том, что у возможностей ИИ есть неровная, непредсказуемая граница: задачи, кажущиеся человеку одинаково трудными, оказываются по разные её стороны. Модель может безупречно набросать тонкую стратегическую записку, а затем провалить простую задачу на подсчёт или упорядочивание, которую осилит ребёнок. Линия между «ИИ отлично с этим справляется» и «ИИ здесь тихо ошибается» зубчатая, а не плавный градиент сложности, и она не совпадает с человеческими интуициями о том, что легко, а что трудно. Термин происходит из исследования 2023 года о работниках умственного труда, использующих ИИ. Для разработчиков практический вывод таков: нельзя судить, справится ли модель с конкретной задачей, по аналогии с похожей на вид — кажущаяся сложность плохо предсказывает результат. Практическая заметка: тестируйте каждую способность, которую собираетесь выпускать, на реальных примерах, а не предполагайте, что сила в одной задаче переносится на соседнюю. Опытным путём составьте карту того, где ваш конкретный сценарий лежит на этой границе, и перепроверяйте при смене модели.","Зубчатая граница — неровная кромка возможностей ИИ: модель безупречно пишет тонкую стратегическую записку и валит задачу на подсчёт, посильную ребёнку.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"foundation-model","Базовая (фундаментальная) модель",{"slug":15,"name":16},"hallucination","Галлюцинация",{"slug":18,"name":19},"llm-benchmark","Бенчмарк LLM (LLM Benchmark)",{"slug":21,"name":22},"reasoning-model","Рассуждающая модель (Reasoning Model)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]