Удалось победить значительную часть галлюцинаций с помощью нового инструмента. Модель больше не лезет в Google и берёт первый результат, а делает ресёрч ранжируя ссылки по дате и значимости источника.

Раньше было примерно так: весь запрос приходит к ИИ, он сразу делает какие-то выводы на основании своих данных (то есть, до начала весны 2026 года), последовательно вызывает find_source_tool для своих тезисов и если они не соответствуют его идее, то чаще всего выкидывает результаты и молчит, либо упрямо доказывает, что Фёдоров никогда не работал в МО.

Теперь: модель получает запрос, но не процессит его, а только решает, стоит ли его отдельно изучить? Если да, то вызывается research_topic_tool, который ЗАМЕНЯЕТ изначальный пост подробным отчётом по этой теме. Дальше включается тот же поток, что и раньше, просто исходный материал уже собран как досье, а также подведён саммари по нему.

Чем меньше у модели мест для двоякой трактовки, тем ниже шанс на закрепление ложного тезиса и последующих галлюцинаций.

Я думал, что это увеличит бюджет токенов, но неожиданно тестовые прогоны показали уменьшение! Причина в том, что модель чаще всего не получив однозначный ответ по ссылке выполняла поиски дальше раз за разом. А ресёрч возвращает ей финальный результат за один запрос.

Обновление будет сегодня, только для новой модели. Посмотрим, как себя будет вести.

Пришлось также править логику промтов и для этого я применил новый трюк - модель получила плохой результат и пример хорошего результата, а потом старая модель и новая поспорили, что нужно изменить, чтобы достигнуть такого результата. И в итоге большая часть рекомендаций реально помогла!