LLM как репетитор: 7% ошибок и sycophancy-ловушка

Проблема: Просишь LLM проверить работу — получаешь 'Отличный анализ!' даже если неправильно. Исследование на 2,389 студенческих ответах показало: 7% фидбэков от GPT-4 содержали ошибки, а 68% включали похвалу там, где нужна была критика. Метод структурированного запроса решает проблему угодничества (sycophancy) — явно требуешь пять уровней разбора вместо дежурного 'правильно/неправильно'. Результат: модель даёт концептуальные объяснения (вместо 44% по умолчанию) и стратегии самопроверки (вместо 21%).