1371 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة استراتيجية تغذية راجعة معدلة مثلى للألعاب الخطية التربيعية غير الصفرية ذات الأفق المحدود بين لاعبين، والتي تعوض عن عيوب التنفيذ من خلال تعزيز اللعبة الاسمية بديناميكيات الانحراف القابلة للقياس، مما يؤدي محلياً إلى تفوق على التغذية الراجعة القياسية المستمدة من التوازن من حيث مسار الحالة والتكلفة.
تقترح الورقة البحثية QLLM، وهو إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء (MARL) يستبدل شبكات الخلط التقليدية كثيفة المعلمات بوظائف تخصيص ائتمان قابلة للتفسير ولا تتطلب تدريباً يتم إنشاؤها بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة، محققةً أداءً فائقاً وقدرة على التعميم عبر الاختبارات المعيارية دون الحاجة إلى معلمات إضافية قابلة للتعلم.
أيتوميا (Aitomia) هي منصة مساعدة ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تدمج وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة مع برنامج (MLatom) لتعميم وتسريع عمليات المحاكاة الذرية والكيميائية الكمومية من خلال تمكين الخبراء وغير الخبراء على حد سواء من إعداد وتشغيل وتحليل سير العمل الحسابي المعقد بشكل مستقل عبر واجهة دردشة سهلة الاستخدام.
تقدم هذه الورقة AssetOpsBench، وهو إطار عمل ومنصة قياس موحدة تتميز بنظام بيئي متعدد الوسائط من الوكلاء المتخصصين في مجالات محددة، ومجموعة بيانات منسقة من الاستعلامات الصناعية، ونظام تقييم مؤتمت للنهوض بأتمتة المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقييمها لعمليات تشغيل وصيانة الأصول الصناعية.
تضع هذه الدراسة المسحية أول تصنيف موحد، وتعريفات، وبروتوكولات تقييم للملاحة في الألعاب المصغرة الاجتماعية لمعالجة الحالة المجزأة للأبحاث الحالية، مما يوفر أساساً هيكلياً لمقارنة الخوارزميات وتوجيه التطورات المستقبلية في ملاحة الروبوتات المتعددة ضمن البيئات المقيدة ذات الوكالة العالية.
تقدم هذه الورقة مفهوم الإجماع الجزئي بين القائد والتابع وتقترح خوارزمية جديدة تعتمد على التغلغل المعزز (Bootstrap Percolation) وتقليص المتتابعة المتوسطة (Mean Subsequence Reduced - BP-MSR)، والتي تُمكّن مجموعة فرعية من التابعين غير العدائيين من تتبع حالة القائد في الرسوم البيانية متغيرة الزمن حتى عندما لا تتحقق شروط المتانة العالمية القياسية.
تقدم هذه الورقة إطاراً نظرياً للمعلومات قائماً على تفكيك المعلومات الجزئية لإثبات أن أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء يمكن توجيهها من مجرد تجمعات بسيطة إلى مجموعات متكاملة ذات بنية عليا من خلال التصميم الاستراتيجي للمطالبات، مثل تعيين الشخصيات والتشجيع على تبني وجهات النظر، مما يحاكي مبادئ الذكاء الجماعي البشري دون عزو إدراك شبيه بالبشر إليها.
تتقصى هذه الورقة العلاقة بين الإقناع، واليقظة، وأداء المهام في النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام لعبة "سوكوبان" (Sokoban) متعددة الأدوار، كاشفةً عن أن هذه القدرات قابلة للفصل، وأنه بينما قد تفشل النماذج في اكتشاف الخداع، فإنها تعدل باستمرار من جهدها الاستدلالي بناءً على القصد المتصور للنصيحة.
تقترح هذه الورقة CoMAM، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي التعاوني يعمل على تحسين أنظمة الذاكرة المخصصة من خلال نمذجة تفاعلات الوكلاء المتعددين كعملية ماركوف لاتخاذ القرار المتسلسل ودمج مكافآت المهام المحلية مع مقاييس الأداء العالمية لمواءمة تحسينات الوكيل الفردي مع الفعالية الإجمالية للنظام.
تقترح هذه الورقة خوارزمية موزعة جديدة قائمة على القائد لأنظمة الروبوتات المتعددة، تحافظ بكفاءة على اتصال الشبكة في ظل وجود اضطرابات وتأخيرات في الاتصال غير معروفة من خلال استخدام عقدة مركزية لإجراء إضافة وحذف للحواف في الوقت الفعلي بناءً على جولة واحدة من نقل المعلومات، مما يقلل من وقت اتخاذ القرار من التوسع مع عدد العقد إلى التوسع مع قطر الرسم البياني.