Генеративный ИИ пока еще уступает традиционным инструментам ML/DL по практическому импакту: наблюдение ведущего аналитика данных Walmart (ex-Amazon)

Несмотря на то, что про LLM кричат из каждого утюга, в прикладной науке наибольшей популярностью пользуются старые добрые инструменты ML/DL: такой вывод следует из исследования ML Global Impact Report 2025, авторы которого изучили прикладные научные исследования из более чем 125 стран.

Доклад выделяет 20 наиболее применяемых в исследованиях ML-инструментов, в котором, кстати, есть один российский — CatBoost, который изначально разрабатывался для задач поиска Яндекса. Теперь CatBoost используется в каждой 30-й из 5000 проанализированных статей в журналах Nature, связанных с машинным обучением. Причем в разных сферах — медицине, физике, прикладных науках.