3,583 papers
arXiv:2608.21097 79 21 авг. 2026 г. PRO

Trust-Truth Leakage: почему упоминание источника ломает проверку фактов у LLM-судьи

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Одна и та же фраза с подписью «написал AI» получает вердикт НЕВЕРНО. Та же фраза с подписью «написал эксперт-человек» — вердикт ВЕРНО. Текст не менялся ни на букву, поменялась только подпись под ним. Диагноз trust-truth leakage объясняет, почему твой фактчекинг через LLM может подвести из-за одной строчки про источник: модель не разделяет вопрос «кому доверять» и вопрос «что правда» — вердикт зависит от подписи, а не от содержания.
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