Журнал · Rit.work

GRADS задаёт сложность учебных задач обязательными шагами рассуждения

Граф зависимостей помогает отделить действительно сложные синтетические задачи от вопросов, которые лишь перегружены лишним контекстом.

Rit.work
Студия разработки
16 октября 2026 г.2 мин чтения

Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.

Синтетические задачи для поисковых ИИ-агентов удалось сделать предсказуемо сложнее без простого наращивания контекста. В GRADS дообучение подняло долю задач, где агент завершил работу финальным ответом, с 6% до более 95%; работа Johns Hopkins University, Nanjing University и Amazon пока не рецензирована, а все числа получили сами авторы. Учебную программу теперь можно строить по фактической, а не заявленной сложности заданий.

GRADS хранит найденные факты и связи между ними в графе. Его узлы содержат утверждения со ссылками на исходные фрагменты, а рёбра обозначают обязательные шаги вывода. Если ответ можно получить без отдельного звена, оно не увеличивает глубину задачи. Система расширяет граф, пока цепочка не достигнет заданного уровня, затем составляет вопрос и проверяет каждый факт и переход.

У обычных методов вопрос часто становится длиннее, но не труднее: добавленный факт можно проигнорировать и всё равно найти ответ. Среди трёх способов синтеза только GRADS последовательно увеличивал глубину рассуждения от простых заданий к трудным, а результаты моделей при этом последовательно снижались. Порядок сохранился для Opus 4.8, Sonnet 4 и Qwen3.5-4B, поэтому шкала не зависела от одного решателя.

Дообученная Qwen3.5-4B сократила число обращений к инструментам и шагов диалога до 75%. В закрытых отраслевых тестах она сравнялась с Sonnet 4 на задачах по разработке и превзошла её в физике и информационной безопасности. Последующее обучение с подкреплением уменьшило использование инструментов ещё на 19,5%, но за отведённые 30 шагов не дало прироста качества за пределами погрешности.

Метод проверяли на данных GitHub, экспериментальной физики и информационной безопасности при одинаковом числе учебных примеров и шагов оптимизации. Сложность отдельного задания остаётся приблизительной: необходимость связей проверяли LLM-агенты, а не люди. Есть и цена контроля — трудная задача требовала примерно в 2,4 раза больше токенов для синтеза, чем простая.

Источники

Пауза в чтении

Похоже на вашу задачу?

Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.

Rit.work

Студия разработки

Собираем мобильные приложения и помогаем командам получать от AI реальную пользу. Основатель и команда, работаем удалённо — с клиентами в России и за рубежом.

← Ко всем материалам
Понравилось? Обсудим вашу задачу