3,583 papers
arXiv:2610.25111 70 18 окт. 2026 г. PRO

Explore or Confirm: LLM-агенты неверно распределяют бюджет измерений под шумом

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Три из пяти LLM-агентов тратят 75–94% проб на повторные замеры одного и того же. Фишка: они перемеряют не потому, что теряют счёт. У них просто кончаются идеи, что ещё попробовать. Метод «меню» позволяет агенту с ограниченным бюджетом шумных проб тратить слоты на новое, а не на повторы. В каждом раунде подкладывай в промпт готовый список из 10 непроверенных кандидатов. Это ближайшие соседи трёх лучших, их ранжирует простая модель, обученная на результатах агента. Агент выбирает из списка вместо того, чтобы придумывать с нуля. На реальных белковых данных финальный выбор у двух моделей вырос больше чем на 3 пункта шкалы (максимум около 8,8).
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