1370 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "MeanFlow Meets Control"، وهو إطار عمل قابل للتوسع لتوجيه الأسراب واسعة النطاق تحت قيود البيانات المأخوذة، وذلك عبر تعلم معاملات التحكم ذات الطاقة الدنيا ذات الأفق المحدود التي تحترم بنية التحديث المنفصل للنظام من خلال هدف تدريب بسيط يعتمد على إيقاف التدرج.
تُثبت هذه الورقة أن تركيز ميزانيات الاتصال في خطوة دمج عالمية واحدة في نهاية التدريب اللامركزي يحسن الأداء بشكل كبير في ظل عدم تجانس البيانات العالي، حيث تُثبت نظرياً أن هذا النهج يحقق نفس معدل التقارب الخاص بخوارزمية (SGD) المتوازية من خلال إعادة تفسير التباينات في النماذج المحلية باعتبارها بناءة بدلاً من كونها ضارة.
تقدم هذه الورقة البحثية Aegis، وهو إطار عمل مبتكر يعالج ندرة بيانات عزو الأخطاء للأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التوليد التلقائي لمجموعة بيانات واسعة النطاق تضم 9,533 مساراً معيباً مشروحاً، مما يتيح تدريب نماذج فعالة تحقق أداءً منافساً للأنظمة المملوكة الأكبر حجماً بكثير.
تثبت هذه الورقة أن تحقيق التوافق الأسي القائم على تتبع القائد وتصميم المراقب الموزع القائم على المخرجات أمر ممكن للأنظمة الخطية متعددة الوكلاء ذات الديناميكيات غير المستقرة أسياً عبر شبكات تبديل متصلة مشتركة، مما يتجاوز المتطلب المقيد السابق الذي يقضي بضرورة كون مصفوفات النظام مستقرة هامشياً.
تحدد هذه الورقة وتُعالج "مفارقة الأصل" (provenance paradox)، حيث يفشل التوجيه القائم على الجودة في أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء بسبب الادعاءات المبلّغ عنها ذاتياً وغير القابلة للتحقق، وذلك عبر تقديم بروتوكول تفويض معزز للنماذج اللغوية الكبيرة (LDP) يستفيد من الهوية الموثقة وعقود التفويض لتحقيق أداء يقارب الأمثل مع حد أدنى من الأعباء الإضافية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لضمان الأداء قائم على التتبع لتنسيق الذكاء الاصطناج الوكيل، والذي يستخدم آثار الرسائل-الأفعال مع عقود صريحة، والبحث الميزاني عن الأمثلة المضادة، وحقن الأعطال المهيكل، والحوكمة في وقت التشغيل لتمكين الاختبار الصارم، وإعادة التشغيل الحتمي، والتقييم القابل لإعادة الإنتاج لأنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء.
يقدم MemArchitect طبقة حوكمة قائمة على السياسات تفصل إدارة دورة حياة الذاكرة عن أوزان النماذج لفرض قواعد بشأن التحلل، وحل النزاعات، والخصوصية، مما يمنع تلوث السياق ويعزز موثوقية الوكلاء المستقلين ذوي الذاكرة المستمرة.
تقترح هذه الورقة إطاراً عاماً لنمذجة وحل الألعاب الديناميكية غير التعاونية ذات هياكل المعلومات المتداخلة التعسفية عن طريق تمثيلها كشبكات برامج رياضية، مما يتيح اشتقاق توازنات ناش للحالات الخطية التربيعية من خلال إجراء منهجي موضح بمثال لثلاثة وكلاء في حلقة دائرية.
تقدم هذه الورقة براهين نظرية وأدلة تجريبية على أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الجاهزين، القادرين على التفكير في استراتيجيات الآخرين والتعلم من الملاحظات، يمكنهم بطبيعة الحال التقارب نحو توازنات شبيهة بتوازن ناش في البيئات الاقتصادية التفاعلية ذات التعلم الصفري، حتى مع عدم معرفة العوائد، مما يلغي الحاجة إلى محاذاة صريحة بعد التدريب.
تثبت هذه الورقة تجريبياً أنه في أنظمة الحوكمة متعددة الوكلاء، يعد تصميم الهياكل المؤسسية محدداً أكثر أهمية للوقاية من الفساد من نماذج الذكاء الاصطنا quite المستخدمة، محاججةً بأن النزاهة يجب أن تُضمن من خلال اختبارات الإجهاد الصارمة قبل النشر والضمانات القابلة للإنفاذ بدلاً من افتراضها بعد النشر.