3,583 papers
arXiv:2608.27756 72 27 авг. 2026 г. PRO

Load-Bearing Context Test: как проверить, читает ли LLM ваш документ, или просто угадывает ответ

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: три топовые модели — Claude, GPT, Gemini — почти никогда не говорят «недостаточно данных», даже когда критический кусок текста физически удалён из контекста. Метод Question Damage Score позволяет проверить, отвечает ли LLM реально по вашему документу, или тянет ответ из общих знаний, которые видела при обучении. Убираешь единственный незаменимый фрагмент текста и задаёшь тот же вопрос снова — если модель всё равно уверенно отвечает, значит она угадывала с самого начала. Фишка: бьёшь точечно по единственному источнику ответа — тогда молчание модели о пробеле оправдать нечем.
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