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Semen A. Budennyy

KDD 2026SIGIR 2026检索与知识强化学习与后训练效率与系统对齐与偏好社会与人本
新星分资深
16
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方向广度13
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0 一作 · 2 篇 · KDD 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #6/6SIGIR 2026Poster· Information Retrieval (Industry)

LLM Agents Factory: Retrieval of Domain-Specific LLM Agents

Vitalii Belov · Artyom Sosedka · Andrey Sakhovskiy · Elizaveta Kovtun · Artyom Boyarskikh · Semen A. Budennyy

摘要

Large language model (LLM) agents improve task performance by decomposing problems into role-specialized behaviors. However, their practical deployment is often limited by the computational cost and instability associated with the on-the-fly agent design for each user request. To address this, we...

检索与知识强化学习与后训练效率与系统OpenReview

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