3,583 papers
arXiv:2507.21428 78 28 июля 2025 г. PRO

Проблема: LLM не убирает за собой.

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Проблема: LLM не убирает за собой. Каждый шаг оставляет след в контексте — старые инструкции, выполненные задачи, ненужные детали. Через 10-15 ходов модель читает весь этот накопленный мусор при каждом ответе и начинает путаться. Фишка: явная команда 'игнорируй всё предыдущее' — это не вежливость, а принудительное перенаправление внимания модели. Метод позволяет разбивать сложные многоэтапные задачи на изолированные блоки. Каждый новый этап начинается чисто — без груза предыдущих инструкций, стилей и целей.
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