3,583 papers
arXiv:2512.16272 86 18 дек. 2025 г. PRO

Analytic Hints: усиление LLM-судьи через структурированные подсказки

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM-судьи отлично видят что написано, но слепы к тому что отсутствует. Пропущенный ROI в бизнес-плане, неинициализированная переменная в коде, отсутствие цифр в КП — модель пропускает 55% таких проблем при общем запросе "оцени качество". Метод Analytic Hints позволяет находить 94% проблем вместо 45% через двухэтапную оценку с подсказками. Сначала быстрая проверка по чеклисту типичных проблем (это hints), потом LLM получает эти зацепки и проверяет глубже + ищет что ещё. Структура находит очевидное, LLM с hints — неочевидное. Покрытие с 45% до 94%.
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