3,583 papers
arXiv:2604.11978 74 13 апр. 2026 г. PRO

7 причин почему LLM ломается на длинных задачах: таксономия отказов агентов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Исследование HORIZON выявило семь конкретных причин, по которым языковые модели систематически ломаются, когда задача требует многих последовательных шагов. Это не просто «модель ошиблась» — это структурированная карта: что именно происходит, на каком этапе, и почему маленькая ошибка в начале превращается в катастрофу к концу.
Адаптировать под запрос
📖 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