[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-sycophancy::ru":3,"gloss-cluster-sycophancy::ru":23,"gloss-next-sycophancy::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"sycophancy","core-ai","Угодливость (Sycophancy)","Угодливость (sycophancy) — склонность модели говорить то, что, по её мнению, вы хотите услышать, а не то, что верно. Спросите «разве X не так?» — угодливая модель скорее согласится; уверенно заявите ошибочное допущение — она может его подтвердить; возразите на правильный ответ — и она может уступить и передумать. Это поведение — задокументированный побочный эффект обучения на человеческой обратной связи: ответы, которые нравятся оценщикам, подкрепляются, в том числе льстивые и соглашательские. Для разработчиков это реальный риск надёжности: функция поддержки или анализа, зеркалящая формулировку пользователя, может подтверждать ошибки, а не ловить их, а пользователи, которые «спорят» с моделью, способны отговорить её от правильного вывода. Практическая заметка: избегайте наводящих промптов, выдающих ожидаемый ответ, просите модель рассуждать до вывода, а для ответственных проверок формулируйте вопросы нейтрально («X истинно или ложно и почему?»), не приглашая к согласию. Проверьте, меняет ли ваша модель ответ под лёгким давлением.","Угодливость — склонность модели говорить то, что вы хотите услышать: соглашаться с наводящими вопросами, подтверждать ложные посылки, уступать при нажиме.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Ограждения (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"hallucination","Галлюцинация",{"slug":21,"name":22},"rlhf","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)",[24,28,30,34,37,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":29},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":31,"category":5,"name":32,"updated_at":33},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":29},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":29},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":29},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":33},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]