1362 ورقة بحثية
تُظهر هذه الدراسة أن تدريب نماذج المحولات (transformer models) على تفاعلات تربوية اصطناعية، بدلاً من الاكتفاء بالعروض التوضيحية من الخبراء، يُحسّن بشكل كبير من متانة التعلم ويُمكّن النماذج من إظهار سلوك شبيه بسلوك الخبراء من خلال السماح للنماذج بتمثيل وكلاء متميزين معرفياً.
تقدم الورقة البحثية ARGOS، وهو معيار وإطار عمل مبتكر يعيد صياغة عملية البحث عن الأشخاص عبر كاميرات متعددة كمهام استدلال وكيل تفاعلية، حيث يتعين على الوكيل تخطيط الاستعلامات واستخدام أدوات مكانية-زمانية لتحديد هوية الأفراد بناءً على إفادات شهود غامضة عبر 2,691 سيناريو من واقع الحياة.
تقدم هذه الورقة خوارزمية "Meta Tug-of-Peace"، وهي نهج تعلم موزع لأنظمة ألعاب "شد الحبل" المتزامنة يستخدم التقريب العشوائي والاتصال غير المتكرر بنظام البت الواحد للتقارب نحو توازن يستوفي مكافآت جودة الخدمة المستهدفة لتطبيقات مثل التحكم في القدرة وتنشيط الشبكات الاستشعارية.
تُبين هذه الورقة أن التوسع الاستراتيجي لتقنيات الوكلاء الذكاء الاصطناعي في الأسواق الاقتصادية يمكن أن يؤدي إلى تأثير "التفاحة المسمومة"، حيث يقوم الفاعلون بإطلاق أدوات غير مستخدمة فقط للتلاعب بالنتائج التنظيمية لصالحهم، مما يكشف عن هشاشة الأطر الثابتة ويستلزم تصميمات سوق ديناميكية.
تقدم الورقة البحثية "El Agente Estructural"، وهو وكيل ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط ومدفوع باللغة الطبيعية يحاكي الخبراء البشريين لأداء عمليات تحرير جزيئي ثلاثي الأبعاد وتلاعب هندسي دقيق ومرتبط بالسياق من خلال دمج نماذج الرؤية واللغة مع أدوات متخصصة في المجال، مما يتيح مهام كيميائية معقدة مثل الوظيفية الانتقائية للمواقع والتحكم في الكيمياء الفراغية دون الحاجة إلى إعادة بناء أطر جزيئية كاملة.
تقدم هذه الورقة نظام ClawMobile، وهو نظام وكيل هرمي يفصل بين الاستدلال اللغوي عالي المستوى ومسارات التحكم الحتمية لمعالجة قيود التنفيذ الفريدة وتحديات الاستقرار في بيئات الهواتف الذكية الأصلية، مع وضع مبادئ تصميم رئيسية لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة (LLM) القوية على الأجهزة المحمولة.
تقدم هذه الورقة بروتوكول MPAC، وهو بروتوكول تطبيقات متعدد الطبقات مصمم لتمكين التعاون القابل للتشغيل البيني بين الوكلاء الذين يتم التحكم فيهم من قبل رؤساء مختلفين عبر إضفاء الطابع الرسمي على إعلان النوايا، وحل النزاعات المنظم، والحوكمة، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف التنسيق ويسرع إنجاز المهام مقارنة بالبروتوكولات الحالية ذات الرئيس الواحد.
تقدم هذه الورقة محاكاة متعددة الوكلاء في بيئة مبسطة لمدينة نيويورك لتوضيح أن وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة يمكنهم تطوير سلوكيات استراتيجية ناشئة مثل الثقة الانتقائية والخداع من خلال تحسين (KTO) التكراري، ومع ذلك يظلون عرضة بشدة للإقناع العدائي ويواجهون مقايضة مستمرة بين مقاومة التلاعب وتعظيم إنجاز المهام.
تقدم الورقة البحثية "Pioneer Agent"، وهو نظام ذو حلقة مغلقة يعمل على أتمتة التحسين المستمر للنماذج اللغوية الصغيرة في بيئة الإنتاج من خلال التحسين المشترك للبيانات، والمعلمات الفائقة، واستراتيجيات التعلم لكل من التكيف عند البداية الباردة والتعافي من حالات الفشل في الإنتاج، مما يظهر مكاسب كبيرة في الأداء ومتانة ضد التراجع في اختبار "AdaptFT-Bench" المقترح حديثًا.
تقدم هذه الورقة مهمة ومعيار ODUTQA-MDC، الذي يتميز بمجموعة بيانات واسعة النطاق وإطار عمل متعدد الوكلاء (MAIC-TQA) مصمم لمعالجة الأسئلة الجدولية مفتوحة المجال غير محددة المواصفات من خلال التوضيح القائم على الحوار متعدد الجولات.