3,583 papers
arXiv:2510.17132 78 20 окт. 2025 г. PRO

Выявление скрытых предпочтений: как LLM должны задавать вопросы для персонализации

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM выдаёт общий совет про ресторан, а у тебя аллергия на морепродукты — классика. Метод активного выявления предпочтений позволяет модели задавать уточняющие вопросы перед генерацией ответа, вместо того чтобы угадывать. Фишка: начинай с широких вопросов типа "есть ли диетические ограничения?", а не "нравится ли тайская кухня?". Модели которые сразу лезут в детали застревают в узком русле и пропускают критичные ограничения — эффективность проседает с 98% до 32%.
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