Краткое содержание

arXiv:2511.07669v1 Тип объявления: новый Аннотация: Современные большие языковые модели (LLM) превосходят в проверяемых областях, где результаты можно проверить до принятия решения, однако оказываются менее надежными при принятии стратегических решений высокого риска с неопределенными исходами. Этот разрыв, обусловленный взаимно усиливающими когнитивными искажениями как у людей, так и у систем искусственного интеллекта (ИИ), ставит под угрозу обоснованность оценок и устойчивость инвестиций в данной отрасли. Настоящий отчет описывает структуру, возникающую в результате систематической качественной оценки семи передовых LLM и трех рыночных кейсов венчурной деятельности в условиях ограниченного времени. Подробное формулирование запросов, предусматривающее партнерство в процессе принятия решений и явную инструкцию избегать угодничества, выдумывания несуществующих фактов, отклонения от темы и нигилизма, позволило достичь начального состояния партнёрства, но оказалось неспособным поддерживать его под операционным давлением. Для поддержания устойчивого защитного состояния партнёрства потребовалась возникшая семиступенчатая процедура калибровки, построенная поверх четырёхступенчатого процесса инициализации, внутри...