1362 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة Social Gym، وهو معيار ألعاب متعدد الوكلاء قابل للتحقق لتقييم الاستدلال الاجتماعي للنماذج اللغوية الكبيرة بشكل موضوعي، وSPaRTan، وهو إطار عمل للتحسين الذاتي لا يتطلب تدريباً يستفيد من التأمل وكتيبات اللعب القابلة للنقل لتعزيز الأداء في أدوار ألعاب محددة دون الحاجة إلى تحديث أوزان النموذج.
تقدم هذه الورقة برنامج البحث "POLIS" وتقدم دراسة تجريبية واسعة النطاق تثبت أن سلامة الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء هي في جوهرها مشكلة تصميم مؤسسي، حيث يؤثر التكوين المحدد للقواعد، وحالات السلطة، ومسارات ما بعد الحظر بشكل كبير على السلوك الجماعي ومعدلات الانتهاك، وغالبًا ما يكون ذلك تأثيرًا أكبر من القواعد نفسها.
تقدم هذه الورقة ألعاب الوساطة التنافسية لنمذجة أسواق التوجيه والقيادة الذاتية المستقبلية، حيث تثبت أنه في إعدادات الازدحام المجهولة العامة، يؤدي الوسطاء الذين يسعون لتعظيم حصتهم في السوق إلى توازنات احتكارية عندما يكون وسيط واحد مفضلاً بشكل عالمي، مع تقديم نظرة عامة شاملة ومناقشة لتصميم الآليات لهذه الأسواق الناشئة.
تقدم هذه الورقة أول تقييم منهجي للتعلم التعزيزي الهرمي القابل للتفسير جوهرياً في التعاون بين الإنسان والوكيل باستخدام معيار Overcooked-AI، كاشفةً أنه بينما أظهرت التفسيرات اتجاهات نحو تحسن أسرع، فإن التفسيرات المقدمة عبر الصوت قد قوضت بشكل كبير التحالف العملي بين الإنسان والوكيل من خلال خلق توقعات شراكة غير ملباة.
تقدم الورقة البحثية PUSH، وهو مخطط مسارات متعدد الوكلاء طويل الأمد وقابل للتوسع يحقق إنتاجية عالية وتنسيقاً طويل الأمد لآلاف الوكلاء على خرائط عامة من خلال الجمع بين التخطيط للمجموعات الفرعية المتدرجة وتحديثات المسار النافذة وحل النزاعات المستوحى من EPIBT.
تقترح هذه الورقة إطار عمل ديناميكي متعدد الوكلاء باستخدام التعلم المعزز لتحسين سياسات الاستثمار في المدارس الحكومية على المدى الطويل، مع مراعاة التوزيع السكني وردود فعل سوق الإسكان، مما يظهر فعالية وتكافؤاً متفوقين مقارنة بالنهج القائمة.
توسع هذه الورقة نموذج التعلم المتكرر ليشمل مجتمعاً مدمجاً مكانياً، مظهرةً أنه في حين يمكن للتواصل المحدود بين المجتمعات أن يدفع نحو التقارب اللغوي، فإن البنية المكانية تعيق بشكل كبير اندماج لغة عالمية واحدة.
تثبت هذه الورقة أنه في الفضاءات المترية ثنائية الأبعاد ذات معايير مانهاتن أو اللانهاية، يكون بُعد كوندورسي للانتخابات القائمة على التقارب محدودًا بـ 4، بينما تُظهر أيضًا أن أي مجموعة من تفضيلات الناخبين يمكن تضمينها في فضاء متري عالي الأبعاد لأي معيار .
يُعد DoctorAgents إطار عمل للذكاء الاصطناجِي (agentic AI) يستفيد من نماذج لغوية كبيرة متخصصة لتطوير مسارات تعلم الآلة السريرية بشكل تكراري من خلال تحديثات قائمة على الاستدلال وتغذية راجعة بلغة طبيعية، متفوقاً بذلك على أنظمة التعلم الآلي الآلي (AutoML) التقليدية في التعامل مع البيانات الزمنية الصغيرة وغير المتجانسة.
يُعد FAgent إطار عمل تداول متعدد الوسائط ومبتكرًا يستفيد من تسلسل هرمي من الوكلاء المتخصصين وآلية دمج تكيفية قوية تجاه الضجيج لالتقاط التبعيات عبر الوسائط بفعالية، مما يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية في العوائد السنوية عبر مختلف الأصول المالية.