Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
Логарифмическое увеличение генерации, масштабирование, тестовое время, рассуждения с повторно используемыми вычислениями
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
LAG позволяет LLM «учиться на прошлом опыте», сохраняя не просто текст предыдущих ответов, а сам ПРОЦЕСС РАССУЖДЕНИЙ в виде KV-кэша. Это внутреннее численное представление контекста, которое затем подгружается при решении новых, похожих задач. Вместо того чтобы каждый раз начинать с нуля, модель может переиспользовать готовые вычисления и логические цепочки.