1362 ورقة بحثية
تؤطر هذه الورقة البحثية المداولة بين النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء كخليط من الخبراء تحكمه ديناميكيات آراء "فريدكين-جونسن" المعتمدة على المدخلات، مبرهنةً على أن الأداء يتحسن عندما يتم توجيه التأثير بناءً على مؤشرات مرئية للكفاءة الكامنة للوكيل مثل الثقة والانسجام الأولي.
تقدم هذه الورقة ProAct، وهي بنية وكيل استباقي تستفيد من قدرات الحوسبة في أوقات الخمول لتوقع احتياجات المستخدم المستقبلية والتحضير لها، إلى جانب معيار ProActEval، مما يظهر تحسينات كبيرة في كفاءة المهام، وتقليل جهد المستخدم، والحد من الهلوسة مقارنة بالنماذج التفاعلية الأساسية.
تحدد هذه الورقة نمطي فشل أساسيين — تخفيف التدرج أثناء وقت التحسين وتداخل التعليمات أثناء وقت الاستدلال — يعيقان تحسين المطالبات متعددة الأهداف لنماذج الحكم اللغوية الكبيرة، مما يثبت أن طرق التدرج النصي الحالية غالبًا ما تفشل في التحسن عن المطالبات الأولية عند التعامل مع معايير متعددة في آن واحد.
يُعد Ax-Prover إطار عمل متعدد الوكلاء يجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة وأدوات Lean عبر بروتوكول سياق النموذج لتمكين إثبات النظريات الصورية بشكل مستقل وتعاوني عبر مجالات علمية متنوعة، مما يُظهر قدرة فائقة على التعميم في معايير اختبارية جديدة وفائدة عملية في المهام الرياضية المعقدة.
تقدم هذه الورقة "AgentScore"، وهو إطار عمل لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يقوم تلقائياً ببناء أنظمة تسجيل سريرية قابلة للنشر وذات أوزان موحدة عبر الجمع بين التوليد الدلالي للقواعد والتحقق القائم على البيانات، محققاً أداءً يضاهي النماذج المرنة مع الالتزام بقيود التفسير وسير العمل الصارمة المطلوبة للاستخدام السريري الروتيني.
تقدم هذه الورقة TABX، وهو محاكي بيئة معزولة (sandbox) عالي الإنتاجية وقائم على JAX، يتيح بحثاً قابلاً للتوسع والنمذجة ومعززاً عتادياً في مجال التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء التعاوني من خلال سيناريوهات معارك قابلة لإعادة التشكيل بدرجة عالية.
تقدم هذه الورقة GT-HarmBench، وهو معيار شامل يضم 1,535 سيناريو متعدد الوكلاء عالي المخاطر القائمة على هياكل نظرية الألعاب، والذي يكشف أن نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة تفشل تكراراً في اختيار النتائج المفيدة اجتماعياً، ويوضح أن التدخلات القائمة على نظرية الألعاب يمكن أن تحسن بشكل كبير من عملية المواءمة في هذه البيئات المعقدة.
تقدم هذه الورقة AMBIPOM، وهو نظام أولي يتيح تخطيطاً تعاونياً شفافاً وقابلاً للتحكم بين الإنسان والنموذج اللغوي الكبير من خلال صياغة حيز تصميم للإشراف على مستوى العمليات عبر الأنماط الدلالية/البنيوية، والنطاقات العالمية/المستهدفة، والتعديلات عالية/منخفضة المستوى، والتي تم التحقق من صحتها من خلال دراسات المستخدم والمعايير المرجعية للكشف عن سير العمل الهجين والمقايضات.
يُعد SVR-MAD إطار عمل للمناظرة متعددة الوكلاء مستوحى من نظرية بايز، وهو يعمل على تحسين القابلية للتوسع وتقليل تكاليف الرموز (tokens) بنسبة تصل إلى 61% مع الحفاظ على الدقة، متجاوزاً بذلك قيود طرق التقليم القائمة على المعرفة المسبقة عبر استخدام نتائج المناظرة كأدلة لاحقة (posterior evidence) لبناء رسوم بيانية للتواصل بشكل ديناميكي.