C$^3$TG: Конфликтно-ориентированная, составная и совместная управляемая генерация текста

Сложные промпты с множеством требований проваливаются не от слабости модели, а от конфликта атрибутов — когда LLM пытается одновременно быть «профессиональной», «с юмором» и «мотивирующей», она теряет фокус. Метод C³TG позволяет получать текст с точным попаданием в несколько заданных характеристик одновременно (стиль, тон, эмоция, формат). Механика: вместо генерации «всё сразу» система создаёт черновик, внешние классификаторы оценивают каждый атрибут отдельно, затем агент обратной связи формулирует точечные инструкции для доработки — точность достижения целевых атрибутов вырастает с ~60% до 89% через 2-3 итерации.