3,583 papers
arXiv:2604.17139 76 18 апр. 2026 г. PRO

Token-Level Round-Robin (RR): защита многоагентного рассуждения от большинства скомпрометированных агентов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Мультиагентное голосование — популярная техника: спроси несколько моделей, возьми ответ большинства. Но у неё есть математически доказанная точка смерти: как только больше половины агентов видят одно и то же предвзятое задание — система гарантированно выдаёт неверный ответ. Не «иногда ошибается» — именно гарантированно. RR (Round-Robin) ломает этот потолок: вместо независимых ответов агенты по очереди добавляют куски текста в общий контекст, и каждый следующий агент может перехватить ошибочную л
Адаптировать под запрос

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