MemMorph: почему три типа доказательств убеждают LLM сильнее, чем десять одинаковых

LLM не взвешивает аргументы — она их считает. Один аргумент в промпте = мнение. Три аргумента разного типа = консенсус из независимых источников, и модель следует ему значительно устойчивее. Метод трёхтипного фреймирования позволяет зафиксировать любое правило поведения в начале диалога так, что модель не скатится в свои дефолтные паттерны. Фишка: не три копии одного аргумента, а три разных жанра — факт, прошлый кейс, правило — они закрывают разные «категории доверия» модели и создают эффект сходящегося консенсуса.