3,583 papers
arXiv:2607.14552 70 16 июля 2026 г. PRO

Rationalization Trap: LLM перестаёт думать, когда видит желаемый ответ

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Просишь LLM обосновать уже готовый вывод — получаешь убедительную ерунду. Красивую, аргументированную, возможно неправильную. Метод answer-blind prompting позволяет получать честный анализ вместо рационализации — для любого решения, которое хочется проверить на прочность. Фишка: убери желаемый ответ из запроса, или добавь явную инструкцию 'сначала выведи заключение сам'. Модель переключается из режима оправдание в режим выводи это работает даже если ответ уже маячит в переписке выше.
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