3,583 papers
arXiv:2511.06227 72 9 нояб. 2025 г. PRO

Assertion Semantics: семантический контекст вместо сырых данных

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM видит все токены длинного контекста одинаково. Критичное условие в договоре на странице 12 весит столько же, сколько шаблонная фраза про 'добросовестность сторон' — отсюда размытые выводы и уход от сути. Assertion Semantics позволяет получать точный анализ длинных технических документов (договоры, отчёты, спецификации) вместо общих мест. Суть: размечаешь ключевые элементы + добавляешь простое объяснение каждого ('это условие означает что штраф низкий, исполнителю выгодно затягивать'). Модель перестаёт тонуть в деталях и фокусируется на размеченном — +2.3% точности при меньшем числе токенов.
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