3,583 papers
arXiv:2610.14550 71 10 окт. 2026 г. PRO

Agentic Guideline Discovery: цикл, в котором LLM-судья сам дописывает себе правила оценки по своим ошибкам

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Фишка: не сочиняй рубрику для LLM-судьи с нуля, начни с одной строки и дай ему накопить правила на собственных промахах. Метод Agentic Guideline Discovery позволяет собрать рабочие правила оценки (рекомендации, вакансии, ответы поддержки) без недель ручного сочинения. Судья размечает выборку, ты группируешь его ошибки, модель предлагает до трёх правил под самую большую группу. Правило остаётся, только если совпадение с людьми выросло и ни один класс не просел больше чем на 0,5 п.п. Но цикл слеп к редкому: пары вроде «мужской товар показан женщине» он не выучит, их пишут руками.
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