3,583 papers
arXiv:2512.12337 77 13 дек. 2025 г. PRO

SCIR: двухпутная самокоррекция для точного извлечения данных

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM плохо извлекают структурированные данные за один проход. Просишь "найди все события" – модель либо додумает связи которых нет в тексте, либо пропустит неявные упоминания. Фишка SCIR: после первого извлечения два независимых детектора проверяют результат – один ищет лишнее (галлюцинации), другой упущенное (пропуски). На основе конкретного списка ошибок модель делает целевую доработку. 2-3 итерации, каждая с чётким фидбэком – не "попробуй ещё раз", а "убери это, добавь то".
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