Feasibility-First Prompting: как заставить LLM проверять здравый смысл задачи, прежде чем считать цифры

Спросишь у модели: автомойка в 50 метрах от дома, идти пешком или ехать? Она бодро посчитает — 50 метров это близко, иди пешком. Полностью забыв, что машину нужно доставить на мойку, а не себя. Это называется salience bias — склонность модели вцепляться в явные цифры и упускать очевидный здравый смысл. Метод позволяет заставить модель сначала проверить выполнимость задачи, а только потом переходить к расчётам. Фишка: нужное знание у модели УЖЕ есть — оно просто подавлено цифрами в формулировке задачи.