3,583 papers
arXiv:2507.04365 92 6 июля 2025 г. PRO

Обнаружено: фильтры безопасности в LLM — это не правила и не мораль, а тот же механизм внимания, что обрабатывает весь остальной текст.

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: фильтры безопасности в LLM — это не правила и не мораль, а тот же механизм внимания, что обрабатывает весь остальной текст. Фильтр срабатывает, когда модель «смотрит» на опасные слова. Создай вокруг них плотный контекст — роль, сценарий, аналитическую рамку — внимание переключится на этот контекст, а запретный запрос буквально выпадет из фокуса. Фишка: ты не прячешь запрос — ты даёшь модели более захватывающую задачу. Метод «ускользания внимания» позволяет получать ответы на задачи, которые модель в лоб отклоняет. И работает это не только для обхода фильтров — та же механика ломает любые нежелательные привычки: формальный тон, избыточную осторожность, шаблонность.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с