В npj Artificial Intelligence (Nature) вышла работа Johns Hopkins University, в которой ученые сравнили LLM-планировщики с классическими символическими методами на реальном четвероногом роботе. Результат: гибридный подход (LLM + символьный контроль) достиг 75% успеха в сложных задачах с взаимодействием с людьми. Для сравнения: чистый LLM дал только 50%, а чистый символический планировщик — 14,3%.

Нейросеть понимает контекст и язык, но без жёстких правил «не делай так» галлюцинирует. А без нейросети классические методы не справляются с неопределённостью реального мира. Для индустрии это важный инсайт: эра «одна большая модель решит всё» заканчивается. Будущее за гибридной архитектурой, где LLM отвечает за семантику, а символьные системы — за гарантии безопасности.