# PORA: Обучение определению момента, когда большее рассуждение окупается для LLM-агентов

> Полный текст доступен на английском

**Published:** 21 октября 2026 г.
**Author:** Bo Yan, Qi Zhang, Zhen Tan, Tianlong Chen, Song Wang
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/ru/articles/pora-learning-when-more-reasoning-pays-off-for-llm-agents

arXiv:2610.27119v1 Тип объявления: новый Абстракт: LLM-агенты выполняют задачи за несколько шагов и пересматривают свои действия на основе обратной связи. Поскольку общий бюджет рассуждений часто ограничен и должен поддерживать будущие шаги, агент должен выбирать между краткими и длинными рассуждениями перед…

> Материал агрегирован из первоисточника: **arXiv — cs.AI**
> [Читать полностью в arXiv — cs.AI](https://arxiv.org/abs/2610.27119)

**Теги:** #arXiv

---

*AI Qazaqstan — non-commercial informational portal about AI in Kazakhstan. Machine translations and summaries are AI-generated.*