Editing Openai/69675db8-b8dc-8013-8d6c-c3552df72868 (section)

===== ML.5:11 - SoTA-Echoing — Как паттерн встраивается в современную практику =====

| Практика (после 2015)                                                   | Первичный источник                     | Что берём                                                                     | Что добавляет ML.5                                                                                                              | Статус      |
| ----------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------- |
| Многошаговые конвейеры «планирование/поиск/агрегация» на LLM            | He et al., 2025 (данная статья) 
arXiv | Декомпозицию на модуль сводки и модуль ответа + измерение передачи информации | Делает выбор конфигурации управляемым через профиль ⟨I_bits, R_bits_per_tok, T_sum, C_req⟩                                      | Adopt       |
| Агентные схемы «рассуждение + действие» (трассы, инструментальные шаги) | ReAct (2022/2023) 
Google Research
+1  | Идею промежуточных текстовых артефактов (следы рассуждений/действий)          | Даёт способ количественно сравнивать «что реально переносит промежуточный текст» между шагами                                   | Adapt       |
| Оркестрация нескольких моделей через язык как интерфейс                 | HuggingGPT (2023) 
arXiv
+1            | Язык как протокол взаимодействия модулей                                      | Добавляет метрическое сравнение вариантов «языкового протокола» через R_bits_per_tok                                            | Adapt       |
| Извлечение внешних знаний и генерация (retrieval‑augmented generation)  | RAG (Lewis et al., 2020) 
arXiv
+1     | Разделение «доступ к источникам → генерация ответа»                           | Предлагает измерять не только retrieval‑метрики, но и «сколько информации о найденном тексте дошло в сжатом виде до генератора» | Adapt       |
| Информационный подход к представлениям в нейросетях                     | Shwartz‑Ziv & Tishby (2017) 
arXiv     | Концептуальный язык компромисса «сжатие ↔ предсказание»                       | Переносит этот язык с уровня внутренних слоёв на уровень интерфейса между модулями системы                                      | Adopt/Adapt |