Эпистемическая узость LLM: модель зацикливается на одних и тех же ответах, даже когда вариантов масса

Спроси модель про известного физика десять раз — в девяти случаях получишь Эйнштейна, хотя вариантов сотни. Модели вместе назвали лишь 2-24% имён из справочного списка Википедии — хотя знают явно больше. Метод позволяет вытащить из модели в разы больше уникальных валидных ответов тем же количеством запросов. Механика простая: перечисляешь, что модель уже сказала, и просишь не повторять — это ломает привычку скатываться к самому частому варианту.