3,583 papers
arXiv:2601.07577 78 12 янв. 2026 г. PRO

Task-Decoupled Planning (TDP): изоляция контекста через разбиение на независимые подзадачи

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Модель теряет до 90% эффективности на длинных задачах — всё смешивается в одной истории, внимание размазывается, ошибка в одной подзадаче ломает несвязанные решения. Task-Decoupled Planning (TDP) позволяет держать модель сфокусированной через строгую изоляцию: каждая подзадача видит только свою спецификацию, результаты зависимых шагов и свою локальную историю. Фишка: строишь граф зависимостей (DAG), подзадачи выполняются независимо. Провалилась одна — переплан только внутри неё, остальные не трогаешь. Результат: ошибки не распространяются, переплан локальный и дешёвый.
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