3,583 papers
arXiv:2610.07075 76 5 окт. 2026 г. PRO

CuratorMAS: очистка датасета командой агентов, где «придумать метрики» и «посчитать» разведены по разным ролям

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Судья-LLM, которого просят «посмотри на строки и скажи, где шум», находит лишь около 30% ошибочных меток на одном из датасетов. Метод CuratorMAS позволяет вычищать шумный датасет и видеть, какое правило какие строки удалило. Он разводит по разным ролям «придумать метрику» и «посчитать». Метрики считают отдельные агенты своим кодом, каждый в изолированной среде без чужого контекста. На шумных данных такая цепочка обгоняет судью-LLM «в лоб», а точность на текстовом датасете около 76%.
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