Архитектурный подход к контролю согласованности в LLM

• Проблема описана как нарушение согласованности между уровнями «факты → анализ → синтез»; выделены фактическая, логическая и контекстуальная несогласованность.
• Предлагается внешняя архитектурная оболочка, которая навязывает дисциплину обработки запроса, вместо попыток «исправлять» модель внутри.
• Контур «Скелет» предназначен для извлечения и валидации данных: запрет интерпретаций, допуск только атрибутируемых утверждений и обязательное [НЕТ ДАННЫХ] при пробелах.
• Контур «Мышцы» работает с выводом «Скелета»: анализ и гипотезы разрешены, но новые факты запрещены; всё помечается как [ГИПОТЕЗА] или [ИНТЕРПРЕТАЦИЯ].
• Показан промт V mini-Lite со структурой блоков и маркировкой; далее упоминаются V Lite и более сложная архитектура примерно на 15000 токенов с параллельными потоками.

Почему это важно: Подход превращает ответ из «монолитного текста» в конструкцию с видимыми границами, где понятно, что является данными, а что — выводом. В статье это подаётся как способ снизить риск скрытых домыслов через разделение фактов и интерпретаций. Маркировка также описана как база для дальнейших расширений вроде оценки уверенности и интеграции с внешними проверками.

На что обратить внимание: В тексте подчёркивается, что разделение потоков может быть не только последовательным, но и параллельным или итеративным, и тогда требуется более сложный арбитраж, чтобы не смешивать роли. V mini-Lite описан как демонстрация, а не «идеальная система»: он усложняет промт и предполагает дисциплину пользователя. Отдельно оговаривается, что подход не решает достоверность первичных данных, на которых строится дальнейший анализ.