3,583 papers
arXiv:2605.11672 71 12 мая 2026 г. PRO

CNU-трилемма: почему LLM уклоняется от решений и как это исправить

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
То, что раздражает в модели — 'с одной стороны, с другой стороны' вместо чёткого ответа — на самом деле честность. Когда вопрос не содержит критерия выбора, конкретный ответ невозможен без скрытого допущения: модель решает за тебя, что важно. Ты не просил. Она выбрала. Фишка: конкретный ответ на вопрос без критерия — это уже предвзятость. Метод позволяет получать точные рекомендации без скрытых допущений — добавив критерий в вопрос или запросив карту сценариев. Из трёх желаемых свойств (точность, непредвзятость, конкретность) одновременно работают только два — это не баг, это структурная невозможность.
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