Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
Агентская итерационная оптимизация: «жадный» подход как сильный дефолт
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
Параллельные агенты-исследователи потребляют в 2–3 раза больше токенов — и не дают ничего сверху одного. Жадная итерация позволяет улучшать любой артефакт (текст, конфиг, питч, код) за 1–2 раунда с реальными данными — и без лишних агентов. Фишка: LLM уже знает «словарь хороших решений» из обучения — ей не нужно исследовать пространство вариантов, она сразу попадает в нужную зону. Поэтому первый раунд с диагностикой приносит большую часть всего прироста.
Дайджест исследования
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку
Простыми словами
Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку