Equation-to-Behavior Prompting: управление тем, как LLM взвешивает доказательства

Обнаружено: LLM всегда переоценивает первые аргументы в запросе — и это не отключается никакой инструкцией, даже прямым «оценивай всё равнозначно». Это системный паттерн для всех протестированных моделей. Equation-to-Behavior Prompting позволяет точно задавать когнитивный стиль симулируемого человека и получать предсказуемый, воспроизводимый отклик — не новое «настроение» при каждом запросе. Вместо «будь скептиком» пишешь «сдвигай позицию только на 25% от силы аргумента» — крупная модель встраивает это как правило расчёта, а не как характер. Когнитивный стиль задан математически — результат воспроизводится при повторных запросах.