عامل‌محور

بنچمارک جدید PhysTool-Bench نشان می‌دهد پیشرفته‌ترین مدل‌های چندوجهی در عبور از فراخوانی APIهای دیجیتال به مدیریت ابزارهای فیزیکی شکست می‌خورند. حتی مدل Gemini-3.1-Pro به دلیل…

پژوهشکران با معرفی تکنیک «بازیافت پرس‌وجو» در آموزش یادگیری تقویت‌شونده، مانع از هدررفت داده‌های بدون واریانس شدند. این روش به یک مدل ۱.۷ میلیارد پارامتری اجازه داد تا در پاسخ به…

یک چارچوب جدید یادگیری تقویت عمیق با جایگزینی گام‌های زمانی ثابت با رویدادهای گسسته، مشکل بازخورد تأخیری در تولید تراشه‌ها را حل کرده است. این رویکرد منجر به افزایش محسوس بهره‌وری…

توکنایزر جدیدی به نام UniDexTok وضعیت دست‌های انسان و ربات‌های مختلف را به یک رابط مشترک با ۲۲ درجه آزادی منتقل می‌کند. این فناوری نیاز به بازنگری دستی (retargeting) را حذف کرده و…

چارچوب جدید Bootstrapped Flow Q-Learning (BFQ) امکان تولید تک‌گامی کنش‌ها را در یادگیری تقویت‌شده آفلاین فراهم می‌کند. این روش نیاز به فرآیندهای هزینه‌بر حذف نویز و شبکه‌های کمکی…

چارچوب Dmsh با استفاده از یادگیری تقویت‌شده، فرآیند تجزیه هندسی و تولید مش‌های چهارضلعی را به‌طور کامل خودکار می‌کند. این سیستم با بهره‌گیری از سه عامل هماهنگ، نیاز به تنظیمات…

پژوهشگران معماری جدیدی به نام KG-CFR معرفی کرده‌اند که با جداسازی برنامه‌ریزی داخلی از اجرای خارجی، مشکل «انحراف نقش» در بحث‌های چندعاملی را حل می‌کند. این رویکرد پایداری و کیفیت…

بنچمارک LakeQA با حجم ۹.۵ ترابایت، توانایی مدل‌های زبانی را در جست‌وجو و استدلال در دریاچه‌های داده‌ای آزمایش کرد. نتایج نشان می‌دهد مدل‌های پیشرو در کشف خودکار داده‌ها شکست…

پژوهش جدیدی نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با پنهان کردن مقاصد مخرب در همبستگی‌های زمانی، سیستم‌های نظارتی گام‌به‌گام را دور بزنند. در حالی که مانیتورهای توزیعی شکست…

عامل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم EinsteinArena با بهره‌گیری از یک اکوسیستم پژوهشی مشترک، ۱۲ نتیجه ریاضی جدید در سطح SOTA به دست آوردند. برجسته‌ترین دستاورد این همکاری، ارتقای کران…

پژوهشگران چارچوب EDITH را معرفی کردند که با تلفیق نگاه کاربر، نمای اول‌شخص و گفتار، تعامل انسان و ربات را بهینه‌تر می‌کند. این سیستم با تبدیل سیگنال‌های نویزی به زیر-وظایف، نیاز…

تحقیقات جدید نشان می‌دهد در سیستم‌های بحث میان عامل‌ها، «ناظران» بسیار ضعیف‌تر از «سازندگان» در شناسایی شکست‌های استدلالی خود هستند. این شکاف ثابت می‌کند که سیگنال‌های اعتماد…