3,583 papers
arXiv:2512.21028 77 24 дек. 2025 г. PRO

Test-Driven Paradox: как LLM игнорируют запреты при генерации кода

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Говоришь модели 'не используй юнит-тесты из промпта' — она использует. Точность генерации кода удваивается (с 24% до 55%), даже с явным запретом. Метод показывает как правильно давать примеры для генерации кода, не полагаясь на текстовые инструкции. Фишка: структурированные паттерны сильнее текстовых запретов. Юнит-тест assert func(input) == output — это не текст, а паттерн решения, который модель видела миллионы раз при обучении. Фраза 'не используй' — 3 токена в промпте. Паттерн всегда побеждает.
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