3,583 papers
arXiv:2602.06176 77 5 фев. 2026 г. PRO

Карта провалов LLM: систематический обзор слабых мест рассуждений

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM имеет те же когнитивные ограничения что и люди — перегрузка рабочей памяти, якорение на первых данных, confirmation bias, order bias (порядок информации меняет ответ). Stanford и Caltech создали первую систематическую карту слабых мест рассуждений LLM. Метод позволяет обходить провалы через структуру промпта — знаешь где модель сломается (например, при порядке A→B даст одно, при B→A другое), структуришь задачу так чтобы обойти слабость. Это не баги а системные ограничения архитектуры — Transformer плох в рабочей памяти, проактивная интерференция (старая инфа забивает новую) сильнее чем у людей, Theory of Mind (моделирование чужих убеждений) проваливается на задачах для пятилеток.
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