3,583 papers
arXiv:2602.01405 73 1 фев. 2026 г. PRO

Feedback Barriers: почему мы плохо даём обратную связь LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Ты умеешь давать отличный фидбек коллегам, ученикам, команде. Но с LLM это умение ломается — из миллиона диалогов с ChatGPT только 3.89% содержат обратную связь, и большая часть это бесполезное «wrong» или «попробуй ещё раз». Проблема не в лени, а в четырёх барьерах взаимодействия. Исследование выявило четыре структурных барьера через призму максим Грайса (принципы кооперативного общения): Common Ground (LLM не знает твой контекст), Verifiability (сложно проверить правильность ответа), Communication (непонятно как сформулировать критику), Informativeness (неясно какую информацию включить). Когда интерфейс помогает преодолеть эти барьеры — качество фидбека взлетает.
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