Одна и та же ложь может по-разному влиять на LLM в зависимости от тона, уверенности и грамматической формы. В EoBench собрали около 66 тысяч ложных утверждений в 19 стилях и проверили 18 моделей Gemma, Llama и Qwen. Для теста оставили только те факты, которые модель изначально знала правильно. Лучше всего модели убеждали: * приказы; * формальный язык; * обращение как к ребёнку; * ссылки на авторитет; * уверенная подача. Хуже всего работали слабые формулировки и контрфактические утверждения. Крупные модели реже принимали ложный контекст, а instruction tuning обычно дополнительно повышал устойчивость. Вывод: оценивать LLM нужно с учётом формы запроса. Небольшое изменение формулировки может заметно изменить ответ модели. Статья: *It’s Not What You Say, It’s How You Say It: Evaluating LLM Responses to Expressions of Belief* arxiv.org/abs/2607.18232