Стабильность ≠ точность: четыре скрытых провала LLM при работе с данными

Спросил ещё раз — получил тот же ответ. Решил: значит, правильный. Это ловушка. Модель может стабильно воспроизводить одну и ту же ошибку — каждый раз без исключений. Исследование разделяет качество ответа на четыре независимых измерения и доказывает: высокий балл по одному ничего не говорит об остальных. Явные ограничения в промпте — 'используй только эти данные', 'каждое имя буквально совпадает с таблицей' — сужают пространство генерации. Модель перестаёт уходить в 'правдоподобные, но несуществующие' данные. Это переводит задачу из доверия в управление.