PARSER: Читать параллельно, причину в глубине для длинных текстов LLM агентов
arXiv: 2609.06702v1 Annualce Type: New Humber: Sequential Reference Agents обрабатывает длинные документы, прочитывая кусочки друг за другом при сохранении компактного состояния памяти, сцепный документ, траверсальный до глубины рассуждений. Такое сцепление обеспечивает чувствительность к размещению улик и связывает запоздалый вывод с длиной документа. Мы представляем ПАРСЕР, который отделяет чтение от рассуждений. Банк легковесных субагентов, каждый из которых связан с одной кучей, читает весь документ параллельно, в то время как ведущий агент глубоко объясняет итеративный разброс - содержимое: на каждом раунде он передает запрос всем подагентам, агрегирует возвращенные доказательства и формулирует более глубокий последующий вопрос при условии того, что было обнаружено до настоящего времени. Этот отделенный дизайн концентрирует все изученное поведение в основном агенте, которое оптимизировано с помощью дополнительного обучения, тогда как субактивы остаются замороженными на основе моделей. На мульти-хоп QA с контекстом от 7К до 896K символов, PARSER