الموسوعة

يهدف UserBench إلى تقييم وتعزيز قدرة الوكيل على فهم اتصالات المستخدم في العالم الحقيقي والتفاعل معها والتكيف معها.

يعد PLACER سريعًا وعشوائيًا، ويمكنه بسهولة إنشاء مجموعات تنبؤ لرسم خريطة التباين التكويني.

بفضل مزاياها الهامة، من المتوقع أن تصبح RAE الاختيار الافتراضي الجديد لمحولات انتشار التدريب.

نظرًا للقيود المفروضة على تقنيات الضبط الدقيق الحالية مثل GRPO، فقد برز GVPO كنموذج ما بعد التدريب موثوقًا ومتعدد الاستخدامات.

يتمتع ReCA بقدرات تعميم من حيث سيناريوهات التطبيق ومقياس النظام، كما تم تحسين معدل نجاح المهام بنسبة 4.3%.

DexFlyWheel هو نموذج لتوليد البيانات قابل للتطوير والتحسين الذاتي للعمليات الرشيقة.

تتمتع NovaFlow بالقدرة على التعامل مع الأشياء الصلبة والمفصلية والقابلة للتشوه في تكوينات الروبوت المختلفة.

يظهر TreeSynth قوة استثنائية وقابلية للتوسع في تجميع البيانات على نطاق واسع.

يتفوق GTA بشكل كبير على خطوط الأساس SFT القياسية وطرق RL المتطورة في معايير تصنيف النصوص المتعددة.

يتيح ACE للوكلاء تحسين أنفسهم من خلال تحسين سياق الإدخال بشكل ديناميكي.

لم يؤدي ظهور لغة البرمجة Vibe إلى تغيير شكل البرمجة فحسب، بل أعاد أيضًا تشكيل نظام تطوير البرمجيات.

على غرار مفهوم سلاسل الفكر في مجال LLM، فإن CoF ينطبق على نماذج الفيديو التوليدية اليوم.

تظهر التجارب التي أجريت على ثلاث قدرات محاذاة فعالية TAE، وخاصة واقعيتها، والتي تتجاوز خط الأساس 25.8% بتكلفة منخفضة للغاية.

لقد أدى ظهور فرضية اليانصيب إلى ظهور سلسلة من الأساليب لتدريب الشبكات العصبية بكفاءة.

يلبي TileLang، من خلال نموذجه الموحد للكتل والخيوط وقدرات الجدولة الشفافة، الوظائف القوية والمرونة المطلوبة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.

يتم دمج RPN وFast R-CNN في شبكة واحدة لاكتشاف الكائنات من خلال مشاركة الميزات التلافيفية.

تهدف CSA إلى بناء أنظمة ليست آمنة فحسب، بل مفيدة حقًا أيضًا.

يمكن استخدام CaT في وقت الاختبار لتحسين وقت الاستدلال، أو دمجه في RL (CaT-RL) لتحسين السياسات.

يتم استخدام MCP لتوصيل مساعدي الذكاء الاصطناعي بالأماكن التي يتم تخزين البيانات فيها، بما في ذلك مستودعات المحتوى وأدوات الأعمال وبيئات التطوير.