3,583 papers
arXiv:2603.18425 74 19 мар. 2026 г. PRO

Задача Порядка Модальностей: почему LLM «слепнет» к картинкам после долгого текстового разговора

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Пять текстовых обменов, и потом — вопрос про картинку. Модель выдаёт ответ на 20–43% хуже, чем если бы вы спросили про неё с самого начала. Обратный порядок — сначала картинка, потом текст — теряет всего 1–4%. Одни и те же модели, один и тот же чат, просто разный порядок задач. Это позволяет правильно выстраивать рабочие сессии с изображениями и не терять качество там, где оно нужно. Фишка: модель не нейтральна к порядку задач — после длинной текстовой истории она застревает в текстовом режиме и обрабатывает изображение через ту же инерцию.
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