3,583 papers
arXiv:2510.09720 72 10 окт. 2025 г. PRO

PAMU: Управление стилем LLM через явные предпочтения

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM видит весь контекст диалога, но не видит что вы изменились — модель работает с моментальным снимком, а не с трендом изменений. Начали с шуток и кратких ответов → через 10 сообщений деловой тон и подробности → она продолжает шутить. PAMU позволяет автоматически переключать стиль ответов когда вы меняете тон, формат или глубину обсуждения прямо в диалоге. Двойное отслеживание ловит изменения: скользящее окно фиксирует резкие скачки («только что шутил, сейчас серьёзно»), экспоненциальное среднее держит общий тренд. Когда они расходятся — система обновляет промпт: «Отвечай в стиле: [Тон: деловой], [Длина: подробная]».
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