LLM — ленивый оптимизатор.

LLM — ленивый оптимизатор. Дашь ей примеры «до/после» — она найдёт САМЫЙ ПРОСТОЙ паттерн. Даже ошибочный. В исследовании нумерация строк в примерах выглядела как индекс — модель поехала по этому пути. Уверенно. Неправильно. Два метода из исследования дают возможность это исправить прямо в промпте, без дообучения. Фишка: вместо нового промпта с нуля — покажи модели её провальный ответ и объясни конкретно почему он неверен. Второй приём — ограничь «пространство для поиска» через список правил ещё до генерации. Оба метода поднимают точность — ни один не требует менять модель.