Граница между символическим и статистическим интеллектами

Доминирующая парадигма развития LLM-систем предполагает, что рост качества решений линейно связан с ростом мощности (и стоимости) базовой модели.

Доклад бросает вызов этому допущению, показывая, что при достаточно продуманной инженерной архитектуре — распределении задач между короткоживущими агентами, накоплении структурированного состояния и жестком символическом контроле — сопоставимые по качеству результаты достижимы на порядок дешевле моделей.