3,583 papers
arXiv:2610.19021 74 13 окт. 2026 г. PRO

Описания событий + символьные метки: как заставить LLM использовать свои знания при предсказании следующего события

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: если назвать событие push или «жалоба», LLM предсказывает следующий шаг по заученной связке слов. Саму историю она почти не читает. Метод позволяет прогнозировать, что произойдёт дальше (клиент вернёт товар, коммит уйдёт в слияние), опираясь на реальный ход событий, а не на шаблон. Фишка: к каждому событию добавь подробное описание, а названия типов замени на нейтральные коды type_0, type_1. Авторы называют проблему смысловым смещением: название ярлыка тянет ответ в сторону. Описание отдельно или коды отдельно дают часть эффекта, а вместе они дают наибольший прирост.
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