Ещё одна работа про то, как агенты косячат. На этот раз исследовательские. В целом работа из серии, когда целиком читать неинтересно, но саммари прочитать любопытно. Авторы придумали свою классификацию косяков агентов и выдумали несколько забористых терминов — Strategic Content Fabrication или Redundant Content Piling, например. Можно теперь оценивать агента по булшит-бинго чеклисту! Дальше поразбираю какие-нибудь другие темы. How Far Are We from Genuinely Useful Deep Research Agents? __Dingling Zhang, He Zhu, Jincheng Ren, Kangqi Song, Xinran Zhou, Boyu Feng, Shudong Liu, Jiabin Luo, Weihao Xie, Zhaohui Wang, Tianrui Qin, King Zhu, Yuqing Wang, Qianben Chen, Yuchen Eleanor Jiang, Wei Wang, Jiaheng Liu, Wangchunshu Zhou__ Paper: https://arxiv.org/abs/2512.01948 Code: https://github.com/OPPO-PersonalAI/FINDER_DEFT Review: https://arxiviq.substack.com/p/how-far-are-we-from-genuinely-useful # TL;DR ЧТО сделали: Представили FINDER — детальный бенчмарк для Deep Research агентов (DRA), включающий 100 экспертных задач с 419 проверочными чек-листами, и DEFT — таксономию сбоев, построенную на методе обоснованной теории (Grounded Theory), которая классифицирует ошибки агентов по 14 различным режимам. ПОЧЕМУ это важно: Текущие бенчмарки часто путают «умение болтать» с «исследовательской строгостью», позволяя моделям проскакивать за счёт генерации гладкого, но бессодержательного текста. Работа квантифицирует явление Strategic Content Fabrication (стратегическая фабрикация контента), когда агенты имитируют *форму* профессионального анализа (цитаты, академический тон), подделывая *содержание*. Это показывает, что узкое место агентов — не понимание задачи, а интеграция доказательств и устойчивость ризонинга (reasoning resilience). Подробнее: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/1621