HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ شهر واحد

ARE: توسيع بيئات الوكلاء وتقييماتها

Pierre Andrews Amine Benhalloum Gerard Moreno-Torres Bertran Matteo Bettini Amar Budhiraja et al

ARE: توسيع بيئات الوكلاء وتقييماتها

الملخص

نقدّم بيئة أبحاث الوكلاء الذاتيين (ARE)، وهي منصة بحثية تتيح إنشاء بيئات قابلة للتوسع، ودمج تطبيقات صناعية أو حقيقية، وتنفيذ عمليات تنسيق ذكية. توفر بيئة ARE تبسيطًا للهياكل المجردة التي تُستخدم لبناء بيئات معقدة ومتنوعة، كل منها يمتلك قواعده و أدواته و محتواه وآليات التحقق الخاصة به، مما يسهم في تضييق الفجوة بين تطوير النماذج وتطبيقها في العالم الحقيقي. كما نقترح "غايا2"، وهو معيار تم إنشاؤه داخل بيئة ARE، صُمّم لقياس القدرات العامة للوكلاء الذاتيين. علاوة على عمليات البحث والتنفيذ، يتطلب معيار غايا2 من الوكلاء التعامل مع الغموض والضوضاء، والتكيف مع البيئات الديناميكية، والتعاون مع وكلاء آخرين، والعمل ضمن قيود زمنية. على عكس المعايير السابقة، تعمل غايا2 بشكل غير متزامن، مما يكشف عن أنماط فشل جديدة غير مرئية في البيئات الثابتة. وتشير تجاربنا إلى أن لا نظام يتفوّق عبر طيف الذكاء: فغالبًا ما يأتي التفكير الأقوى على حساب الكفاءة، وتصل منحنيات التوسع حسب الميزانية إلى حالة توازن، مما يبرز الحاجة إلى هياكل جديدة واستراتيجيات تكيفية في استخدام الموارد الحسابية. والأهم من ذلك، تتيح الهياكل المجردة لبيئة ARE تمديد معيار غايا2 إلى بيئات أخرى، مما يمكّن المجتمع من إنشاء معايير جديدة بسرعة وفقًا لاحتياجات مجالات محددة. في النصف الثاني من تطور الذكاء الاصطناعي، يعتمد التقدم بشكل متزايد على تحديد مهام ذات معنى وتقييمات قوية لدفع قدرات الحدود الأمامية إلى الأمام.

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
ARE: توسيع بيئات الوكلاء وتقييماتها | الأوراق البحثية | HyperAI