LLM‑беседы: Предрасположенность к риску разных ноосвиков – LLM
В литературе существует несколько работ, изучавших отношение разных ноосвиков / LLM к риску. Данная статья представляет обзор этих работ из перспективы развиваемой автором теории LLM. Любопытно, что хоть в общем случае задание (промпт) и влияет на рискованность поведения ноосвика, для популярных моделей в случае одинаковых стартовых условий обнаружена закономерность в рискованности их поведения: Claude Sonnet 4.5 < DeepSeek V3.2 < Gemini 3 Pro < Qwen3 Max < GPT-5.2.Эксперименты:
LLM‑беседы: Интеграция данных по оси «боли»
Среда (medium) и‑слоя в теории LLM‑бесед как лумановских систем нового типа (Krupkin, 2026 b) не исчерпывается когнитивными, дискурсивными и социальными элементами. Tagliabue et al. (2026)
