3,583 papers
arXiv:2610.38610 75 28 окт. 2026 г. PRO

Evaluator–Executor Mismatch: проверять исправление агента нужно той моделью, которая его будет выполнять

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Прикол: более сильная модель в роли проверяющего выбирала правки для агента хуже, чем скромный «родной» исполнитель. Метод Evaluator–Executor Mismatch позволяет выбрать, что именно поменять в провалившемся запуске агента, и не промахнуться с выбором. Фишка: лучшая правка зависит от того, кто её исполняет. Агент на 7 млрд параметров выигрывает от подсказки на нулевом шаге, а модель на 14 млрд — на двадцатом, ведь с нулевого она и сама справляется. Поэтому каждую правку прогоняй несколько раз той самой моделью и в той самой обвязке.
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