3,583 papers
arXiv:2601.12805 72 19 янв. 2026 г. PRO

SciHorizon-GENE: четыре слабости LLM при работе со специализированными знаниями

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: Когда у вопроса несколько правильных ответов, модель выдаёт только часть. Точность высокая (75-86%), но полнота проваливается — связь между ними почти абсолютная (корреляция 0.95-0.97). Фишка: модель называет то, в чём уверена, и молчит об остальном. Это не баг — это консервативная стратегия: лучше сказать меньше, но правильно. Проблема в том, что ты не знаешь, что получил только треть ответа. Решение — явно требовать полноту в промпте.
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