Вот еще одно прекрасное объяснение ИИ отсюда.

Представь что перед экзаменом ты перекинулся через голову и стал 100% девочкой-заучкой. Ты знаешь все-все из всех учебников, и все решения типовых задачек. Насколько тебе это поможет сдать экзамен въедливому профессору?

А разработка критичных сервисов, как и самая жизнь - очень въедливый профессор.

И перекидывая мостик к ДЕ не нужны.

Проблема ДЕ как раз в том, что они обычно решают типовые задачи. Когда вступают в бой ДЕ, то все бизнес-кейсы уже разобраны, метрики определены, модели обучены, источники данных найдены. Надо просто качественно исполнить прокачку данных на масштабах 10 ГБ или 10 ПБ - у кого как. Используя сервисы платформы данных, которые есть в наличии.

Это как техническая часть выкладок, которую надо проделать в задаче, когда уже идея ухвачена. Наша заучка уже вполне с этим справится.

Еще интересная мысль в статье - можно ли в модели симулировать процесс доктора Эммета Брауна из фильма «Назад в Будущее». Когда он упал с унитаза, треснулся виском об раковину и вдруг осознал принципипальную схему накопителя темпорального потока. Как организовать и сколько будет стоить в ГПУ-часах отрезвляющий удар ЛЛМ об раковину?