1371 ورقة بحثية
تنمذج هذه الورقة الإخفاء الاستراتيجي لتمثيلات البيئة في الألعاب التنافسية كلعبة بايزية، مبرهنةً من خلال حل توازن ناش البايزي الكامل أن المهاجمين يمكنهم اكتساب ميزة استراتيجية عبر عشوائية مساراتهم لتضليل المدافعين واستحثاث وضع حواجز غير مثالية.
يقدم البحث نظام ENGRAM-R، وهو نظام لتنسيق الذاكرة أثناء الاستدلال يقلل بشكل كبير من استهلاك الرموز (tokens) وزمن الاستجابة في نماذج الاستدلال الكبيرة عبر استرجاع وإعادة استخدام الحقائق المهيكلة بدلاً من إعادة حساب الاشتقاقات، مع الحفاظ على الدقة أو تحسينها في الاختبارات المعيارية المعقدة.
إن NeuroWise هو نظام تدريب يعتمد على نماذج لغوية كبيرة متعددة الوكلاء، يساعد المستخدمين ذوي التفكير النمطي على إعادة صياغة تحديات التواصل باعتبارها تحديات متبادلة بدلاً من كونها عجزاً، وهو ما يدعمه بحث أظهر أنه قلل بشكل كبير من العزو السلبي وحسّن كفاءة المحادثة مقارنة بالخط المرجعي.
يُعد CuCo إطار عمل يعتمد على الوكلاء ولا يتطلب تدريباً، يقوم تلقائياً بتوليد نوى CUDA عالية الأداء من خلال التحسين المشترك للحوسبة والاتصال، مما يقلل بشكل كبير من زمن التأخير النهائي في تدريب واستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة الموزعة واسعة النطاق مقارنة بالنهج الحالية.
يُعد EvoSkill إطار عمل ذاتي التطور يكتشف ويصقل مهارات الوكلاء القابلة لإعادة الاستخدام تلقائياً من خلال التحليل التكراري للفشل والاختيار القائم على "باريتو"، مما يحسن الأداء بشكل كبير في اختبارات الاستدنتاج المتخصصة والأسئلة والأجوبة المدعومة بالبحث، مع إظهار قدرة على الانتقال الصفري عبر المهام المختلفة.
تقدم هذه الورقة خوارزمية "تكرار قيمة ناش المتفائل القوي متعدد اللاعبين" (MORNAVI)، والتي تبتكر التعلم عبر الإنترنت للألعاب الماركوفية المتينة توزيعياً من خلال تمكين الوكلاء من تعلم السياسات المتينة المثلى بكفاءة مباشرة من التفاعلات البيئية مع ندم منخفض مثبت، مما يلغي الحاجة إلى أجهزة محاكاة أو مجموعات بيانات ضخمة غير متصلة بالإنترنت.
تجادل هذه الورقة البحثية بأن الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة ليسوا بعد حلاً موثوقاً للمحاكاة الاجتماعية بسبب عدم تطابق منهجي بين معقولية تقمص الأدوار وصحة السلوك، داعيةً إلى إطار عمل موحد وقابل للتدقيق يأخذ في الاعتبار صراحةً التفاعلات البيئية، وبروتوكولات الجدولة، والبديهيات المعلوماتية.
تقترح هذه الورقة وتقيم بنية جديدة متعددة الوكلاء تدمج نظرية العقل، والمعتقدات الداخلية بأسلوب نموذج (BDI)، والمحللات الرمزية لاستقصاء كيفية تفاعل هذه الآليات المعرفية مع قدرات النماذج اللغوية الكبيرة المتفاوتة لتعزيز اتخاذ القرار التعاوني ودقة النظام في مهام تخصيص الموارد.
تقدم هذه الورقة "رسم التفاعل الديناميكي" (DIG)، وهو إطار عمل مبتكر يلتقط التعاون الناشئ في الأنظمة متعددة الوكلاء غير المهيكلة كشبكة سببية متطورة زمنياً، مما يتيح المراقبة والتحليل والتصحيح في الوقت الفعلي للأخطاء الناجمة عن التعاون بين وكلاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM) عامة الأغراض.
تقدم هذه الورقة EmCoop، وهو إطار عمل مرجعي يعمل على فصل التنسيق المعرفي عالي المستوى عن التفاعلات المجسدة منخفضة المستوى لتمكين التحليل المنهجي على مستوى العمليات لديناميكيات التعاون وأنماط الفشل في الأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة.