3,583 papers
arXiv:2511.20693 76 23 нояб. 2025 г. PRO

Operator Memory: накопительная память в многошаговых промптах

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Многошаговые промпты работают как испорченный телефон - к пятому шагу модель уже не помнит что было на первом. Operator Memory позволяет сохранять целостность рассуждений в длинных цепочках анализа (5-7 шагов). Фишка: каждый шаг получает результаты ВСЕХ предыдущих, а не только последнего. Вместо Шаг1→Шаг2(видит Шаг1)→Шаг3(видит только Шаг2) делаем: Шаг1→Шаг2(видит Шаг1)→Шаг3(видит Шаг1+Шаг2). Модель накапливает контекст вместо потери.
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