Telegram Group & Telegram Channel
🧠 Anthropic представила мультиагентную систему для Claude

В новой функции Research агент‑координатор (LeadResearcher) создаёт субагентов, которые параллельно ищут, анализируют и структурируют информацию. Это мощный шаг к превращению LLM в полноценный исследовательский инструмент.

📌 Почему это важно:
• Субагенты работают независимо и параллельно
• Каждый из них имеет свой контекст и специализацию
• Главный агент объединяет результаты и выдаёт финальный отчёт
• CitationAgent добавляет корректные ссылки

📊 Результат:
Внутренние тесты показали: Claude с мультиагентной системой превзошёл одиночную модель на +90 % при анализе компаний S&P 500.

💡 Модель теперь не просто отвечает — она планирует, координирует и исследует.

⚠️ Минусы:
• в 4× больше токенов
• в 15× дороже
• не годится для задач с общей памятью (например, программирование)

🔍 Но если нужно глубокое исследование — Claude Research действительно экономит часы и дни человеческой работы.

📌 Читать



tg-me.com/machinelearning_interview/1854
Create:
Last Update:

🧠 Anthropic представила мультиагентную систему для Claude

В новой функции Research агент‑координатор (LeadResearcher) создаёт субагентов, которые параллельно ищут, анализируют и структурируют информацию. Это мощный шаг к превращению LLM в полноценный исследовательский инструмент.

📌 Почему это важно:
• Субагенты работают независимо и параллельно
• Каждый из них имеет свой контекст и специализацию
• Главный агент объединяет результаты и выдаёт финальный отчёт
• CitationAgent добавляет корректные ссылки

📊 Результат:
Внутренние тесты показали: Claude с мультиагентной системой превзошёл одиночную модель на +90 % при анализе компаний S&P 500.

💡 Модель теперь не просто отвечает — она планирует, координирует и исследует.

⚠️ Минусы:
• в 4× больше токенов
• в 15× дороже
• не годится для задач с общей памятью (например, программирование)

🔍 Но если нужно глубокое исследование — Claude Research действительно экономит часы и дни человеческой работы.

📌 Читать

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1854

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Machine learning Interview from sa


Telegram Machine learning Interview
FROM USA