3,583 papers
arXiv:2610.26961 77 18 окт. 2026 г. PRO

TDD (Distinguish–Decide): двухэтапный промпт, который не даёт модели подменять «учти контекст» правилом «все равны»

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: модель умеет различать обоснованное неравенство и дискриминацию. Но в один ход она срезает угол и отвечает «со всеми надо одинаково». Метод TDD (Distinguish–Decide) позволяет проверять правила, тексты и ответы на справедливость так, чтобы модель не мазала всё одной краской. Она видит, что льгота для беременных уместна, а «кассир только мужчина до 35» нет. Фишка: не проси «перепроверь ответ». Выдели одно уязвимое суждение в отдельный шаг с бинарной меткой. Шаг 1: «учитывать группу здесь законно или нет». Шаг 2: решение с опорой на готовую метку. По данным авторов, метод обошёл простые подсказки почти на всех моделях и бенчмарках. Точных цифр в доступном тексте нет, так что полностью верить на слово не стоит.
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