3,583 papers
arXiv:2610.17703 84 13 окт. 2026 г. PRO

Pushback in a Haystack: модели возражают на ложные утверждения так расплывчато, что пользователь не замечает поправки

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: модель часто знает, что ваше утверждение ложное, и даже говорит об этом. Но возражение занимает 2–3 строки из ~47, и люди его не замечают. Метод позволяет поймать ошибку в своём факте до того, как она попадёт в рекламный пост, план или статью. Фишка: не прячь сомнительный факт внутри задачи, спроси о нём отдельно и потребуй вердикт первым словом. Модель выходит из режима «помочь» и входит в режим оценки. Мягкое возражение замечают лишь 29% читателей, прямое «это неверно» — 44–47%.
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