3,583 papers
arXiv:2610.11373 80 8 окт. 2026 г. PRO

EFRE (Evolving Functional REpertoires): вместо одного раздутого промпта — набор специализированных инструкций с проверкой на старых примерах

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Промпт, который правят снова и снова, забывает старое. Точность на прежней задаче в экспериментах падала на 25 п.п. Метод EFRE (растущий набор инструкций) позволяет дорабатывать ассистента и не ломать то, что уже работало: забывание падает с 25 до 1,5 п.п. Каждую правку сначала прогоняют на старых успешных примерах. Это проверка на регрессию, как автотесты у программистов. Правка не прошла? Она уходит в новую инструкцию, а старая остаётся нетронутой.
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