LLM строит аналогии лучше людей — не потому что умнее, а потому что точнее

Парадокс: 390 судей стабильно выбирали аналогии LLM — не потому что они блестящие, а потому что в них нет мусора. Люди захватывают первое, что всплыло в памяти — слово доступное, а не точное. LLM не торопится и не устаёт, поэтому систематически находит слово, которое сохраняет само отношение, а не просто похоже на последний член задачи. Метод позволяет получать точные аналогии для питчей, объяснений и учебных материалов — не 'маркетинг' как что-то похожее на 'бизнес', а 'иммунная защита' как то, что играет ту же роль. Фишка: явно назови отношение A:B и запрети искать слово похожее на C — модель перестаёт угадывать и начинает искать структурное совпадение. Это и есть разница между 'достаточно' и 'точно'.