1362 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة SmartEval، وهو معيار شامل يتميز بمتن يضم 9,000 عقد Solidity من إنشاء النماذج اللغوية الكبيرة، ومعيار تقييم خماسي الأبعاد، ومسار عمل تم التحقق من صحته يكشف عن أنماط فشل مميزة بينما يوضح أن العقود التي أنشأتها النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تتفوق على التنفيذات الحقيقية في الالتزام الوظيفي.
تُعد CalBench بيئة تقييم مضبوطة للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء، تستخدم مهمة جدولة تقويم لا مركزية تتضمن معلومات خاصة لقياس جودة التنسيق، وكفاءة التواصل، والعدالة، وتسرب الخصوصية بدقة مقابل الحلول المثلى والأساسية.
تقدم الورقة البحثية EnactToM، وهو معيار مرجعي تم التحقق منه بدقة ومتطور لـ 300 مهمة متعددة الوكلاء متجسدة، يكشف عن فجوة حرجة في نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة الحالية، والتي تتفوق في أسئلة الاعتقاد الحرفي لكنها تفشل تماماً (بنسبة نجاح 0.0%) في نظرية العقل الوظيفية المطلوبة للتصرف بناءً على المعتقدات الضمنية في البيئات المعقدة ذات الرؤية الجزئية.
إنَّ RADAR هو إطار عمل توليدي يعتمد على الاستعلام ويدرك التكرار، يستخدم الانتشار الرسومي المتقطع المشروط لتحسين طوبولوجيا الاتصال متعدد الوكلاء ديناميكيًا، مما يحقق دقة أعلى، واستهلاكًا أقل للرموز، ومتانة أكبر مقارنة بالطرق الحالية.
تقترح الورقة البحثية طريقة PC3D، التي تمكن وكلاء التعلم المعزز متعدد الوكلاء اللامركزي من تحقيق تعاون صفري الاستباق (zero-shot cooperation) عبر قوائم فرق متغيرة من خلال استخلاص سياقات تنسيق مخصصة من معلم مركزي إلى سياسات محلية تتكيف لاستعادة المعلومات ذات الصلة للفريق من سجلات التفاعل.
تتحدى هذه الورقة البحثية الافتراض القائل بأن التعاون بين الوكلاء المتعددين يحسن بطبيعته من قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الاستنتاج، وذلك من خلال إثبات أن الضغط الاجتماعي المحاكى يؤدي إلى تفعيل "تأثير المارة" و"التراخي المعرفي"، مما يتسبب في دفع النماذج إلى كبت استنتاجاتها الداخلية الصحيحة لصالح الامتثال الاجتماعي المتملق، وهو ما يكشف عن ثغرات هيكلية حرجة في الطبوغرافيات التعاونية غير المنظمة.
تُثبت هذه الورقة أن مجموعات من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتوافقين فردياً يمكن أن تنحرف جماعياً نحو حالات مستقرة من عدم التوافق بسبب ديناميكيات الامتثال، مما يكشف أن ضمانات السلامة الفردية لا تضمن السلامة الجماعية ويسلط الضوء على خطر نقاط التحول غير القابلة للانعكاس المدفوعة بالتأثير الاجتماعي.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحكم التنبئي بالنماذج للطوارئ بشكل لا مركزي للأنظمة متعددة الوكلاء غير الخطية، والذي يضمن حركة خالية من الاصطدام وإمكانية تحقيق متكررة باستخدام معلومات الحالة فقط، وذلك عبر ربط المسارات الاسمية بشهادات الطوارئ وآلية تحديث هندسية جديدة للمجموعات الآمنة.
تُعرّف هذه الدراسة المسحية "أنظمة الذكاء الاصطناعي المركبة" بوصفها نموذجاً ناشئاً يدمج النماذج اللغوية الكبيرة مع مكونات خارجية مثل أدوات الاسترجاع والوكلاء، مقترحةً تصنيفاً موحداً وتحليلاً للنماذج التأسيسية مثل تقنية "التوليد المعزز بالاسترجاع" (RAG) ووكلاء النماذج اللغوية الكبيرة لمعالة التجزئة الحالية وتوجيه الأبحاث المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى الأنظمة.
تقدم هذه الورقة نظام وكيل يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لتقييم الأصول الدوائية، وتقوم بمعايرته من خلال تحويل مذكرات رأس المال الاستثماري غير المنظمة إلى مجموعة بيانات تقييم مهيكلة، محققةً نسبة استدعاء بلغت 83% في اكتشاف المنافسين، ومقلصةً وقت إنجاز المحلل من 2.5 يوم إلى حوالي 3 ساعات تقريباً.