3,583 papers
arXiv:2605.17228 73 17 мая 2026 г. PRO

Linguistic Framing Effect: один предвзятый оборот в тексте — и LLM смещает анализ не в ту сторону

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Явные демографические данные модель научилась игнорировать — тренировки против дискриминации сделали своё дело. Но «утверждает, что болит» вместо «болит» проходит мимо всех фильтров и тянет ответ в сторону. Двухшаговый протокол позволяет анализировать любой предвзято написанный текст — заметки коллеги, жалобы клиентов, чужие отчёты — не наследуя угол зрения и настрой автора. Сначала попроси модель переписать текст в нейтральном ключе, потом задавай вопросы — модель убирает крен из материала до анализа, а не пытается побороть свою предвзятость изнутри.
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