Як працює процес граундингу у сучасних AI-моделях. Цікавий експеримент від DEJAN. https://dejan.ai/blog/grounding/Коли ви запитуєте AI про актуальні факти, він не просто згадує їх, а запускає пошук у реальному часі, зчитує знайдене і синтезує відповідь. Команда DEJAN прогнала один і той самий запит через Google Gemini, OpenAI GPT-5.5 та Anthropic Claude, щоб розкрити, що відбувається під капотом.— Google Gemini (Економіст): Має найвужчу воронку (співвідношення 1:1). Якщо Google отримав 7 сторінок, він процитує всі 7. Він не показує нічого зайвого, а всі посилання ховає за редиректами, які потрібно розгортати для аналізу. Показує лише те, що використав для аргументації.— OpenAI GPT-5.5 (Агресивний дослідник): Найшвидша модель, яка збирає величезну базу даних (співвідношення 20:1 між отриманими та цитованими сторінками). Вона проглядає десятки джерел (через технологію сквозного вікна), але у фінальну відповідь виносить лише одиниці. Потрапляння в отримані OpenAI — це не те саме, що потрапляння в цитовані. Це два різні рівні видимості.— Anthropic Claude (Глибокий аналітик): Працює найдовше і найбільш ресурсомістко, аналізуючи дані у два етапи. Claude надає найповнішу картину того, що він розглянув (навіть те, що зрештою відкинув), але його фрагменти контенту зашифровані. Щоб побачити, що саме він читав, потрібно виконувати додатковий запит.Цитування не є єдиним показником успіху, кожна модель має власну особистість у тому, як вона працює з даними. Боротьба за сині посилання перетворюється на боротьбу за місце у "воронці граундингу".