3,583 papers
arXiv:2608.22802 71 24 авг. 2026 г. PRO

Narrative Anchoring Bias: LLM меняет медицинский ответ в зависимости от того, как пациент рассказывает о своих симптомах

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Треть ответов Qwen2.5 7B съехала с правильных на неправильные. Причина — пациент описал те же симптомы растерянным голосом и упомянул нехватку денег на врача. Метод SDoH-aware тестирования проверяет: модель отвечает на факты или на тон и социальный фон пациента? Один случай — три голоса: уверенный, растерянный, с бытовыми деталями. Факты и правильный ответ не меняются никогда. Модель путает «как сказано» с «что сказано» — и иногда меняет вывод не из-за симптомов, а из-за интонации.
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