StructMemEval: почему LLM нужны подсказки для организации памяти

LLM отлично решает задачи на деревья и балансировку на LeetCode, но не применяет эти же паттерны когда нужно организовать собственную память в диалоге. Исследование StructMemEval показывает: модель путается в вопросе "кто кому сколько должен после цепочки транзакций" — хотя точно такую же задачу решит в коде. Фишка: скажи явно КАК организовать память ("веди бухгалтерскую книгу", "строй семейное дерево", "отслеживай текущее состояние") — и точность с 40-60% подскакивает до 80-90%. Модель знает паттерны из программирования, но не распознаёт их в реальных задачах без подсказки.