Потери в середине: где и почему LLM теряет нить в длинных текстах

Длинный текст разваливается не в конце — строго на 40–60% от общей длины. Исследование ConStory-Bench это измерило: в точках ошибок модель сама генерирует с 12–19% большей неуверенностью, чем в среднем по тексту. Метод «факт-библия + чекпойнт» позволяет писать длинные тексты — главы, сценарии, лонгриды — без внутренних противоречий: персонаж не молодеет к пятой главе и не держит меч рукой, на которой нет шрама. Фишка: факт-библия в начале промпта фиксирует ключевые детали, а явная пауза на 50% текста заставляет модель сверить написанное с фактами — вместо того чтобы «изобретать» их заново из всё слабеющей памяти о начале.