BLF-метод: последовательное обновление «карты убеждений» точнее, чем накопление текста

Убрать структурированный журнал убеждений вреднее для точности прогноза, чем отключить доступ к свежим данным из интернета — это главный вывод исследования, и он переворачивает привычную логику работы с LLM. Метод BLF позволяет поэтапно оценивать любое решение с неопределённостью: от запуска продукта до найма сотрудника — когда факты приходят частями, а не все сразу. Вместо накопления текста модель ведёт компактный JSON: текущая вероятность, аргументы за и против, открытые вопросы — и переписывает эту карту после каждого нового факта. Один факт — один запрос — одно обновление. Итог: оценка эволюционирует явно, а не тонет в потоке текста.