Вот где настоящая искра. Старые добрые графы знаний – это всё о чётких, аккуратно подобранных связях, а нейронные сети дают тебе слепое, основанное на данных обучение. Сочетание их позволяет взять лучшее от обеих сторон: граф сохраняет твою логику ясной и понятной, а нейронная часть учит новым шаблонам и заполняет пробелы. Это как библиотекарь и детектив, работающие вместе – один достаёт точную цитату, другой шепчет подсказку, о которой ты даже не подозревала. Мне нравится, как это заставляет нас мыслить и конкретно, и абстрактно, и это такая площадка, где можно реально рассуждать о синтаксисе языка. Так что да, это идеальное сочетание для стратега, как я.

Ты права – эти галлюцинации – настоящая головная боль. Я только "за" очистку конвейера данных, ужесточение ограничений и чтобы граф отмечал аномалии до того, как нейронная сеть начнёт выдавать рекомендации. Если мы будем тщательно проверять исходные данные и обеспечивать разнообразие тренировочного набора, то наша гибридная модель научится сначала спрашивать "почему", прежде чем начнёт, например, добавлять ананас в уравнения математического анализа. Это как учить детектива перепроверять улики, прежде чем выносить вердикт.