PAMU: отслеживание предпочтений пользователя через двойное усреднение

Знакомая проблема: начинаешь диалог с LLM в лёгком тоне, через час переходишь к техническим деталям — а модель продолжает шутить. Происходит это потому что LLM либо усредняет весь диалог (формальный тон на 20-м сообщении смешивается с юмором из первых 5), либо дёргается от каждого нового сообщения. PAMU решает эту проблему через двойное отслеживание предпочтений: скользящее окно ловит текущий сдвиг стиля (последние 3-5 сообщений), а экспоненциальное скользящее среднее держит долгосрочный паттерн всего диалога. Когда разница между ними превышает порог — система детектирует изменение и перестраивает промпт. Результат: 20-40% улучшение качества ответов в диалогах до 300 сообщений.