Credit Calibration: LLM не объясняет «почему» — он придумывает убедительную версию «почему»

Обнаружено: когда LLM объясняет «почему» — он не ищет причину. Он выбирает наиболее правдоподобную историю для данного исхода из похожих кейсов. Это рационализация — убедительная, связная и часто неверная. Метод Credit Calibration позволяет получать от LLM честные конкурирующие версии вместо одной складной, но придуманной. Фишка: не проси «объясни причину» — проси «дай 4-5 гипотез и покажи чем они отличаются». Модель перестаёт склеивать «стандартную» историю и начинает генерировать альтернативы — каждая с критерием проверки.