1362 ورقة بحثية
يُعد UnityMAS-O إطار عمل عام للتعلم المعزز يعمل على تحسين الأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال معاملة سير العمل بأكمله كوحدة تدريب، وفصل الأدوار المنطقية عن معلمات النموذج عبر تجريد مرن رباعي الكائنات، وإظهار مكاسب أداء كبيرة عبر مهام متنوعة مثل الإجابة على الأسئلة وتوليد الأكواد البرمجية.
تُقيّم هذه الحالة الدراسية وكيل ذكاء اصطناعي مستمرًا مدمجًا في بيئة بحث أكاديمي ذات باحث واحد على مدار 96 يومًا، مما يكشف أن مثل هذه الأنظمة تعتمد بشكل أساسي على الذاكرة المخبئية (cache-dominant)، ويقترح تحولًا في التقييم الاقتصادي من التكلفة لكل رمز (token) إلى التكلفة لكل منتج نهائي مكتمل.
تقدم هذه الورقة QUACK، وهو إطار عمل مفتوح المصدر للاستنتاج الاجتماعي متعدد الوسائط يقوم بمراجعة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة من خلال إعادة بناء مسارات الحقيقة الأرضية للكشف تلقائياً عن الهلوسة، والاتهامات غير المدعومة، والتناقضات بين اللغة والأفعال وقياسها كمياً.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "المتعدد الأذرع التعاوني المنشط بالعتبة" (TAC-MAB) لمعالجة التعلم في ظل التغذية الراجعة المراقبة، حيث تقترح خوارزمية مركزية ذات ندم لوغاريتمي وبروتوكولاً لامركزياً مستنداً إلى الأحداث يحقق أداءً قريباً من الأداء المركزي مع تقليل في الاتصالات بمقدار 23 ضعفاً.
تقدم هذه الورقة "Neural Pub/Sub"، وهي طبقة تحتية ذاتية التحكم تعتمد على الوسطاء الفيدراليين لشبكة الحافة والسحابة المتصلة (edge-cloud continuum)، تستفيد من إشارات الأسعار القائمة على السوق وتقارب "والراسيان" (Walrasian convergence) لتحقيق تنسيق للموارد ذاتي التنظيم ومتوافق مع السيادة، مع أداء يضاهي الأوراكل المركزية ويتفوق بشكل كبير على جدولة "الدور الدوري" (round-robin) التقليدية تحت الأحمال العالية.
تقدم الورقة البحثية MUSE-Autoskill، وهو إطار عمل لوكيل ذاتي التطور يعزز قدرات حل المهام من خلال إدارة المهارات عبر دورة حياة موحدة من الإنشاء، والذاكرة، والإدارة، والتقييم، والتحسين، مع التعامل معها كأصول طويلة الأمد وواعية بالخبرة لتحسين قابلية إعادة الاستخدام، والموثوقية، ونقل المهارات عبر المهام.
تقدم هذه الورقة WorldGUI، وهو معيار وإطار عمل مصاحب صُمم لتقييم وتحسين متانة وكلاء واجهة المستخدم الرسومية (GUI agents) في التعامل مع حالات البداية المتنوعة وغير الافتراضية التي تعكس تباين المهام في العالم الحقيقي، مما يكشف عن فجوات أداء كبيرة في النماذج الحالية الرائدة.
تقدم هذه الورقة سردية موحدة لتطور "شبكة الوكلاء" من عام 1990 إلى عام 2026، محاججةً بأن "هجرة الجهد الدلالي" من تنسيق المنصات إلى توصيف البيانات وأخيرًا إلى تفسير النماذج تحدد ثلاثة أجيال متميزة، مع تقديم إطار مقارن، وتصنيفات للنظم، وتحليل للتقارب المؤسسي الأخير لتحديد التحديات المستمرة والتوجهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي الوكيل.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للتجميع عبر الإنترنت غير المركزي مع تعيينات متأخرة، وتقترح خوارزمية ذات تنافسية ثابتة تحت نموذج وصول عشوائي، متجاوزة بذلك قيود نسبة التنافسية دون اللوغاريتمية المتأصلة في حالة الحالة الأسوأ الكلاسيكية.
تقدم هذه الورقة البحثية **النماذج الأولية للوكلاء** (Agent Primitives)، وهو إطار عمل يعمل على تفكيك الأنظمة متعددة الوكلاء إلى لبنات بناء كامنة قابلة لإعادة الاستخدام (المراجعة، والتصويت/الاختيار، والتخطيط/التنفيذ) تتواصل عبر ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم لتكوين بنيات مخصصة للمهام تلقائياً، مما يحسن الدقة والكفاءة والاستقرار بشكل كبير مقارنة بالأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النصوص التقليدية.