Project results and milestonesРезультаты и достижения проекта
Key project milestones include acceptance and presentation at the SD4H workshop at ICML 2026, publication of the article on arXiv, and external media coverage. Ongoing work focuses on developing PA-CoT into a full conversational assistant with a multi-step agentic pipeline that combines role-specific stages, sequential model calls, and external tools through tool calling — moving the method from static generation toward an interactive system for profile analysis, clarification of missing information, tool-assisted reasoning, and independent response verification.Ключевые результаты проекта — принятие и представление работы на воркшопе SD4H в рамках ICML 2026, публикация статьи на arXiv и освещение исследования в СМИ. Дальнейшая работа сосредоточена на развитии PA-CoT в полноценного диалогового ассистента с многошаговым агентным пайплайном, включающим ролевое разделение этапов, последовательные вызовы моделей и использование внешних инструментов через tool calling. Такой подход позволит перенести метод из статического сценария генерации в интерактивную систему, способную последовательно анализировать профиль пользователя, уточнять недостающую информацию, обращаться к внешним источникам и инструментам и выполнять независимую проверку итогового ответа.
Structured Data for Health WorkshopВоркшоп Structured Data for Health
PA-CoT was accepted and presented at the Structured Data for Health (SD4H) workshop at ICML 2026 in Seoul.Работа PA-CoT была принята и представлена на воркшопе Structured Data for Health (SD4H) в рамках ICML 2026 в Сеуле.
PA-CoT: Profile-Adaptive Chain-of-Thought
The full research article is publicly available on arXiv.Полная статья опубликована в открытом доступе на arXiv.
PA-CoT featured in ComputerraО PA-CoT — в «Компьютерре»
A feature on the AIRI–ITMO research and its approach to personalized AI nutrition recommendations.Материал об исследовании AIRI и ИТМО и подходе к персонализированным ИИ-рекомендациям по питанию.