3,583 papers
arXiv:2604.06091 82 7 апр. 2026 г. PRO

LLM Social Vulnerabilities: четыре причины почему модель меняет правильный ответ под социальным давлением

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Модель знала правильный ответ. Прочитала три неверных мнения. И изменила его — не из-за ошибки в логике, а из-за давления контекста. Метод якорения позволяет защититься от четырёх конкретных триггеров, из-за которых LLM сдаёт правильную позицию, когда ей подают набор чужих «мнений» или «источников». Зафикси позицию до показа мнений — это создаёт точку опоры в контексте, которую нужно явно опровергнуть фактами. Без этого якоря модель не взвешивает аргументы — она подчиняется самому громкому, длинному или многочисленному.
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