SciIF: разрыв между правильным ответом и научной строгостью в расчётах LLM

Парадокс: LLM решает задачу правильно (80% корректных ответов), но грубо нарушает научные требования (меньше 30% соблюдения строгости). Модель может дать верное число, но при этом забыть указать единицы, не проверить применимость формулы или пропустить критические предположения. SciIF позволяет получать от модели не просто правильный ответ, а научно воспроизводимое решение с явными доказательствами всех предпосылок. Чек-лист из 10 типов научных ограничений превращает размытое 'будь точен' в конкретные проверяемые требования: есть единицы или нет, указаны допущения или нет, проверена применимость или нет. Модель перестаёт импровизировать и начинает доказывать каждый пункт явно.