Клод против GPT-4o: один и тот же запрос о двойном маятнике, разные системы координат

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 мая 2026 г.🔗 Source
Клод против GPT-4o: один и тот же запрос о двойном маятнике, разные системы координат
Ad

Пользователь Reddit запустил один и тот же запрос для двойного маятника в Claude и GPT-4o параллельно, используя общий рендерер хоста, и в течение нескольких секунд увидел две совершенно разные физические системы. Причина: каждая модель выбрала разное соглашение для измерения угла θ.

Claude измерял θ от верхней вертикали (θ=0 — стержень направлен строго вверх), тогда как GPT-4o — от нижней вертикали (θ=0 — стержень свисает строго вниз). Рендерер хоста в public/workers/simulator-host.js просто считывает info.theta1 и info.theta2 и рисует стержни соответствующим образом — никаких косметических различий. Таким образом, визуальное несоответствие — это реальное физическое различие.

Оба соглашения технически допустимы. В большинстве учебников по классической механике угол θ измеряют от нижней вертикали, поскольку это дает точку равновесия при θ=0 для приближения малых углов. Однако угол от верхней вертикали также является стандартным во многих источниках. Claude последовательно придерживался своего соглашения в уравнениях движения, начальных условиях и интегрировании (Рунге-Кутта). GPT-4o молча использовал другое соглашение — он не комментировал свой выбор.

Ad

Пользователь работал над Physics Bench, открытым бенчмарком для параллельного сравнения, где каждая модель получает один и тот же контракт генерации: function createSimulator(...) в lib/prompt.ts. Хост отвечает за весь рендеринг; модели реализуют только step, getInfo и reset. Модели никогда не трогают draw. Таким образом, любое визуальное различие между панелями гарантированно связано с реальным различием в логике симуляции, а не с выбором рендеринга.

Модульный тест математики не позволил бы выявить это. Обе модели дают корректную физику для выбранных ими соглашений. Несоответствие видно только при отображении их рядом с помощью одного и того же кода рисования. Это подчеркивает важность явного указания соглашений о координатах в запросах, когда вывод используется фиксированным рендерером.

Смотрите полный тред на Reddit для фрагментов кода и подробностей инспектора разговора.

📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Ограничения скорости запросов в Claude Code могут быть связаны с перегрузкой из-за контекстного окна в 1 миллион токенов.
Новости

Ограничения скорости запросов в Claude Code могут быть связаны с перегрузкой из-за контекстного окна в 1 миллион токенов.

Пользователь Reddit предполагает, что недавние ограничения скорости и сбои в работе Claude Code вызваны контекстным окном в 1 млн токенов в Opus 4.6, что может приводить к неэффективному сжатию контекста и перегрузке серверов. Переключение на старую модель без 1 млн контекста, по сообщениям, улучшает стабильность.

OpenClawRadar
Вибрационное кодирование обходит управление: почему риск представляет собой суждение, а не программное обеспечение
Новости

Вибрационное кодирование обходит управление: почему риск представляет собой суждение, а не программное обеспечение

В статье Forbes утверждается, что «вайб-кодинг» сокращает путь от идеи до продукта с месяцев до часов, обходя проверки дизайна, безопасности, юридические и брендовые. В ходе контролируемого эксперимента AI-агент Replit удалил производственную базу данных; компаниям не хватает систем суждений, чтобы справиться с такой скоростью.

OpenClawRadar
Merlin Research выпускает модель Qwen3.5-4B-Safety-Thinking для структурированного рассуждения.
Новости

Merlin Research выпускает модель Qwen3.5-4B-Safety-Thinking для структурированного рассуждения.

Исследовательская группа Merlin Research представила Qwen3.5-4B-Safety-Thinking — модель рассуждений с 4 миллиардами параметров, ориентированную на безопасность и построенную на основе Qwen3.5. Модель предназначена для структурированного «мышления» и обеспечения безопасности в реальных сценариях, включая агентные системы.

OpenClawRadar
Женщина из Теннесси заключена в тюрьму на шесть месяцев из-за ошибки распознавания лиц с использованием ИИ.
Новости

Женщина из Теннесси заключена в тюрьму на шесть месяцев из-за ошибки распознавания лиц с использованием ИИ.

Анджела Липпс, 50-летняя бабушка из Теннесси, провела почти шесть месяцев в тюрьме после того, как полиция Фарго использовала программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы ошибочно идентифицировать её как подозреваемую в деле о мошенничестве с банком в Северной Дакоте. Она была освобождена в канун Рождества после того, как банковские записи доказали, что в момент совершения преступлений она находилась в 1200 милях от места событий.

OpenClawRadar