پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

Autonomous agents, tool use, planning, multi-step workflows

۳٬۵۵۸ مقاله منتشر شده

AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

AliyunConsoleAgent: دستیابی به عملکرد مدل‌های پیشرو با ۹۲٪ هزینه کمتر

یک چارچوب آموزشی جدید با بهره‌گیری از تقطیر دانش و بهینه‌سازی GRPO، مدلی با ۳۲ میلیارد پارامتر را به سطح مدل‌های تجاری پیشرو در اتوماسیون کنسول‌های ابری رسانده است. این سیستم ضمن…

۲ دقیقه خواندن
رمزگشایی از «قرارداد شناختی» در SuperBrowser: عبور از بن‌بست پردازش DOM در وب

رمزگشایی از «قرارداد شناختی» در SuperBrowser: عبور از بن‌بست پردازش DOM در وب

عامل جدید SuperBrowser با دستیابی به نرخ موفقیت ۸۹.۴۷ درصدی در بنچمارک Mind2Web Hard، استانداردهای ناوبری وب را جابه‌جا کرد. این سیستم به جای پردازش جامع داده‌های صفحه، از مکانیزم…

۲ دقیقه خواندن
چرا عامل‌های هوش مصنوعی در مدیریت هم‌زمان محیط‌های گرافیکی و متنی شکست می‌خورند؟

چرا عامل‌های هوش مصنوعی در مدیریت هم‌زمان محیط‌های گرافیکی و متنی شکست می‌خورند؟

بنچمارک جدید WeaveBench نشان می‌دهد که مدل‌های پیشرو در وظایف ترکیبی GUI و CLI تنها به نرخ موفقیت ۴۱.۲ درصدی رسیده‌اند. این نتایج فاش می‌کند که عامل‌ها در مدیریت گردش‌کارهای…

۱ دقیقه خواندن
«مالیات استدلال»: کاهش ۲۸ درصدی دقت مدل‌های متوسط در خروجی‌های JSON

«مالیات استدلال»: کاهش ۲۸ درصدی دقت مدل‌های متوسط در خروجی‌های JSON

پژوهشی جدید نشان می‌دهد اجبار مدل‌های زبانی متوسط به تولید خروجی ساختاریافته (JSON)، دقت استدلالی آن‌ها را تا ۲۸ درصد کاهش می‌دهد. این پدیده که «مالیات استدلال» نامیده شده، نشان…

۲ دقیقه خواندن
حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

حل شکاف میان برنامه‌ریز و اجراکننده در LLMها با رویکرد بهینه‌سازی مشترک CAHL

رویکرد جدیدی به نام CAHL از طریق یادگیری تقویت‌شده با پاداش‌های قابل تأیید، برنامه‌ریز و اجراکننده مدل‌های زبانی را به‌طور مشترک بهینه می‌کند. این روش همراستاسازی ساختاری را که…

۱ دقیقه خواندن
توقف فروپاشی مدل‌های جهان با مکانیسم زیرهدف‌های سلسله‌مراتبی در FF-JEPA

توقف فروپاشی مدل‌های جهان با مکانیسم زیرهدف‌های سلسله‌مراتبی در FF-JEPA

معماری FF-JEPA با معرفی یک رویکرد سلسله‌مراتبی، مشکل فروپاشی مدل‌های جهان در برنامه‌ریزی‌های بلندمدت را حل کرده است. این مدل با استفاده از یک برنامه‌ریز نهان برای تعیین زیرهدف‌ها،…

۱ دقیقه خواندن۲
افزایش ۱۷.۱۹ درصدی بینش تجربی در پژوهش‌های علوم اجتماعی با چارچوب MASS

افزایش ۱۷.۱۹ درصدی بینش تجربی در پژوهش‌های علوم اجتماعی با چارچوب MASS

چارچوب جدید MASS از شبیه‌سازی‌های اجتماعی تقویت‌شده با حافظه استفاده می‌کند تا عامل‌های پژوهشی را از سطح ترکیب متون به استدلال تجربی ارتقا دهد. این سیستم توانست نرخ بینش در تولید…

۱ دقیقه خواندن
ترکیب AI و FEA در سیستم‌های چندعاملی برای حذف گلوگاه‌های محاسباتی طراحی موتور

ترکیب AI و FEA در سیستم‌های چندعاملی برای حذف گلوگاه‌های محاسباتی طراحی موتور

پژوهشگران چارچوبی عامل‌محور برای اتوماسیون طراحی موتورهای همگام مغناطیس داخلی (IPMSM) توسعه داده‌اند. این سیستم با ترکیب تولید بازیابی‌افزا (RAG) و رویکرد هیبریدی AI-FEA،…

۲ دقیقه خواندن
چرا ترکیب زنجیره تفکر و MCTS در مهندسی ویژگی‌های جدولی بهین‌ترین بازدهی را دارد؟

چرا ترکیب زنجیره تفکر و MCTS در مهندسی ویژگی‌های جدولی بهین‌ترین بازدهی را دارد؟

چارچوب جدید LATTEArena نشان می‌دهد که ترکیب زنجیره تفکر و جستجوی درختی مونت‌کارلو، بهینه‌ترین روش برای خودکارسازی مهندسی ویژگی‌ها در داده‌های جدولی است. این مطالعه معیارهای…

۱ دقیقه خواندن
فراتر از داوران LLM: مکانیسم «مداخلاتی» برای ردیابی خطاهای خاموش در عامل‌ها

فراتر از داوران LLM: مکانیسم «مداخلاتی» برای ردیابی خطاهای خاموش در عامل‌ها

چارچوب REFLECT با جایگزینی تشخیص‌های غیرفعال با یک چرخه آزمایش-و-خطای فعال، نقاط شکست در سیستم‌های عامل‌محور را شناسایی می‌کند. این روش به‌ویژه برای یافتن «خطاهای خاموش» که از دید…

۱ دقیقه خواندن
چگونه چارچوب «اقتصاد عامل‌ها» از یکسان‌سازی تفکر در مدل‌های زبانی جلوگیری می‌کند

چگونه چارچوب «اقتصاد عامل‌ها» از یکسان‌سازی تفکر در مدل‌های زبانی جلوگیری می‌کند

پژوهشگران چارچوب جدیدی به نام «اقتصاد عامل‌ها» را برای جلوگیری از همگرایی رفتاری عامل‌های خودمختار معرفی کرده‌اند. این سیستم با استفاده از همراستاسازی کثرت‌گرایانه، تنوع استدلالی…

۱ دقیقه خواندن
کالبدشکافی ناپایداری در عامل‌های AI: از نمونه‌برداری توکن تا نویز زیرساختی

کالبدشکافی ناپایداری در عامل‌های AI: از نمونه‌برداری توکن تا نویز زیرساختی

تحلیل فنی جدیدی نشان می‌دهد که نوسانات در خروجی عامل‌های هوش مصنوعی تنها به دلیل تصادفی بودن مدل نیست، بلکه حاصل زنجیره‌ای از خطاهای لایه‌بندی شده است. این پژوهش تفاوت میان تصادفی…

۱ دقیقه خواندن