Semantic Collapse + One-Shot ICL: почему LLM прячет противоречия и как заставить её их находить

"Аспирин снижает давление" и "аспирин не снижает давление" — для семантического поиска одно и то же. Оба текста про аспирин и давление. Модель ранжирует их как одинаково близкие по смыслу — и опровержения тонут в подтверждениях. Авторы назвали это Semantic Collapse. Метод разделённого поиска позволяет получать реальные контраргументы, а не красивое эхо вашей же точки зрения. Фишка: два отдельных запроса — один ищет поддержку, другой явно настроен на поиск опровержений. Один пример нужного формата добавляешь в третий запрос — соответствие структуре ответа прыгает с 50% до 100%.