AI-рецензент: почему LLM хвалит любую работу и как заставить её критиковать по-настоящему

4,3 из 10 у людей против 7-8 у GPT-5, Llama и Qwen на одних и тех же научных статьях — модели вообще не видят разницы между сильной и слабой работой. Метод жёсткой структуры критики позволяет получать от LLM конкретный разбор с привязкой к тексту вместо расплывчатых комплиментов — для питча инвестору, кода или статьи. Фишка — запрет на итоговый вердикт: без него модель почти всегда сваливается в дружелюбное 'рекомендую к публикации', даже если её об этом не просили. Каждый пункт критики получает метку серьёзности и обязан цитировать конкретное место в тексте — совпадение с реальными проблемами почти вдвое выше, чем при свободном отзыве.