ART (Adaptive Response Tuning): турнир LLM-агентов с ELO-рейтингом

Обнаружено: Одна модель не знает качество своего ответа — пишет галлюцинации с той же уверенностью, что и факты. Вы не видите была ли это топ-10% попытка или худшие 30%. Метод ART позволяет отсеять плохие ответы ДО того, как вы их увидели — через турнир нескольких агентов с взаимной критикой. Фишка: LLM плохо оценивает СВОЙ текст, но отлично критикует ЧУЖОЙ. Турнир запускает 3-5 агентов, они генерируют ответы, критикуют друг друга по 4 критериям (точность, связность, полнота, релевантность), получают ELO-рейтинг как в шахматах, лучшие части объединяются в консенсусный ответ. Три независимые попытки + фильтр через критику = выше вероятность попасть в качественный результат.