3,583 papers
arXiv:2507.08034 85 9 июля 2025 г. PRO

2 Объяснение механизма почему этот пример работает.

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Когда просишь LLM посчитать или назвать актуальные данные — она не считает и не ищет: она угадывает как выглядит правильный ответ на основе данных из прошлого. Фреймворк Athena даёт возможность автоматически передавать математику и поиск фактов внешним инструментам (программным интерфейсам — API), оставляя LLM то, для чего она создана — понимать запрос и формулировать ответ. Система сама распознаёт тип задачи и вызывает нужный сервис: погода → API погоды, вычисление → калькулятор, свежие новости → поисковик. LLM получает точный факт и превращает его в связный текст — без галлюцинаций и устаревших данных.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с