HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة المعرفة المشتركة لأشجار البحث

التاريخ

منذ 4 أشهر

مجموعة المعرفة المشتركة لأشجار البحث (SKEST) هي خوارزمية بحث جديدة اقترحتها جوجل ديب مايند في فبراير 2025. يمكنها تنفيذ عمليات بحث متعددة بتكوينات مختلفة بالتوازي، مما يسمح لها بالتعاون فيما بينها من خلال آلية لتبادل المعرفة. نُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ورقة بحثية بعنوان "أداء حائز على الميدالية الذهبية في حل هندسة الأولمبياد باستخدام AlphaGeometry2".

مبدأ عمل SKEST هو كما يلي:

في كل شجرة بحث، تُقابل عقدة محاولة بناء مساعدة، تليها محاولة لتشغيل المحرك الرمزي. في حال نجاح المحاولة، تُغلق جميع أشجار البحث. أما في حال فشل المحاولة، فتكتب العقدة الحقائق التي نجح المحرك الرمزي في إثباتها في قاعدة بيانات مشتركة. تُصفّى هذه الحقائق المشتركة بحيث لا تكون نقاطًا مساعدة خاصة بالعقدة نفسها، بل ذات صلة فقط بالمشكلة الأصلية. بهذه الطريقة، يمكن لهذه الحقائق أيضًا مساعدة العقد الأخرى في شجرة البحث نفسها، وكذلك العقد في أشجار بحث مختلفة.

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
مجموعة المعرفة المشتركة لأشجار البحث | الموسوعة | HyperAI