3,583 papers
arXiv:2608.10963 80 11 авг. 2026 г. PRO

REAP: разделяй вспоминание факта и оформление ответа, чтобы LLM не путалась и не галлюцинировала

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Проси модель одним запросом вспомнить сложный факт и сразу выдать строгий JSON — она путает две задачи и сливает половину списка. REAP позволяет получать полные списки фактов и точные числа от LLM без поиска в интернете — просто через правильную структуру запроса. Секрет — вспоминание и оформление разносятся на два отдельных шага, а перед ответом модель сначала проверяет, применим ли вопрос вообще. Итог: список лауреатов премии за 100 лет вспоминается почти полностью, а не наполовину.
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