پرش به محتوای اصلی

موضوع

عامل‌محور

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

۵٬۹۴۷ مقاله منتشر شده

رمزگشایی از BFQ: حذف گام‌های تکراری Denoising در RL آفلاین بدون افت عملکرد

رمزگشایی از BFQ: حذف گام‌های تکراری Denoising در RL آفلاین بدون افت عملکرد

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…

۱ دقیقه خواندن
اتوماسیون تولید مش‌های چهارضلعی با معماری عامل‌محور Dmsh

اتوماسیون تولید مش‌های چهارضلعی با معماری عامل‌محور Dmsh

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…

۱ دقیقه خواندن۱
KG-CFR: کاهش نرخ فروپاشی منطقی در ۹۵٪ از آزمون‌های استرس عامل‌های هوش مصنوعی

KG-CFR: کاهش نرخ فروپاشی منطقی در ۹۵٪ از آزمون‌های استرس عامل‌های هوش مصنوعی

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…

۲ دقیقه خواندن
چرا سامانه‌های نظارتی هوش مصنوعی در برابر حملات همبستگی زمانی کور می‌شوند؟

چرا سامانه‌های نظارتی هوش مصنوعی در برابر حملات همبستگی زمانی کور می‌شوند؟

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…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا زبان دیگر معیار اصلی درک قصد کاربر توسط ربات‌ها نیست؟

چرا زبان دیگر معیار اصلی درک قصد کاربر توسط ربات‌ها نیست؟

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…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا عامل‌های ناظر در بحث‌های هوش مصنوعی در شناسایی خطاهای خود شکست می‌خورند؟

چرا عامل‌های ناظر در بحث‌های هوش مصنوعی در شناسایی خطاهای خود شکست می‌خورند؟

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…

۱ دقیقه خواندن
نقطه کور داوران LLM: ۸۰٪ از نقص‌های عامل‌های چندمرحله‌ای نادیده گرفته می‌شوند

نقطه کور داوران LLM: ۸۰٪ از نقص‌های عامل‌های چندمرحله‌ای نادیده گرفته می‌شوند

یک تحلیل فنی نشان می‌دهد که سیستم‌های داوری خودکار (LLM-as-judge) در شناسایی خطاهای سیستمی و ردیابی وضعیت در گفتگوهای چندمرحله‌ای ناتوان هستند. این نقص باعث می‌شود میزان خطاهای…

۲ دقیقه خواندن
چرا تخصص انسانی دیگر سد دفاعی موثری در برابر تهدیدات زیستی نیست؟

چرا تخصص انسانی دیگر سد دفاعی موثری در برابر تهدیدات زیستی نیست؟

بنچمارک ABC-Bench نشان می‌دهد که عامل‌های هوش مصنوعی اکنون در وظایف حساس امنیت زیستی از عملکرد میانگین متخصصان انسانی پیشی گرفته‌اند. این تحول شامل اتوماسیون ربات‌های آزمایشگاهی و…

۱ دقیقه خواندن
تخمین ارزش پاس‌های فوتبال با استفاده از مدل‌های رانندگی خودکار

تخمین ارزش پاس‌های فوتبال با استفاده از مدل‌های رانندگی خودکار

پژوهشگران چارچوبی به نام MCPS طراحی کرده‌اند که با شبیه‌سازی هزاران سناریوی جایگزین، ارزش واقعی هر پاس را می‌سنجد. این سیستم با بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌بینی مسیر رانندگی خودکار،…

۱ دقیقه خواندن
چرا عامل‌های هوش مصنوعی در اتوماسیون اداری هنوز با سقف ۶۸.۸٪ متوقف شده‌اند؟

چرا عامل‌های هوش مصنوعی در اتوماسیون اداری هنوز با سقف ۶۸.۸٪ متوقف شده‌اند؟

مدل‌های پیشرو در آزمون استاندارد NCRE نتوانستند به سطح مهارت انسانی در اتوماسیون اسناد اداری برسند. حتی سیستم‌های عامل‌محور با قابلیت اصلاح خطای تکرارشونده، با فاصله بسیاری از نرخ…

۱ دقیقه خواندن۱