Lexical Task Signal: почему модель «теряет» задачу внутри промпта и как это исправить

Обнаружено: LLM буквально записывает твою задачу словами во внутреннем слое — именно эта запись и управляет ответом. Метод даёт возможность усилить эту запись с двух сторон сразу. Прикол: инструкция и примеры активируют одни и те же блоки — не два разных механизма, а один. Значит, сигналы складываются. Запись задачи становится чёткой, и модель перестаёт плыть.