محصول
۹ مقاله که به این محصول مربوط است. جستجو و فیلتر در همین فهرست
چهار ایجنت جمنای ۴ آرگون بازی ماینکرفت را از صفر تا شکست اژدها تمام کردند
ایجنت‌های امروزی در کارهای کوتاه خوب‌اند، اما کارهایی که هزاران قدم وابسته به هم دارند و بیش از یک روز طول می‌کشند هنوز سخت‌اند. تمام کردن ماینکرفت در حالت بقا یک آزمون روشن از همین توانایی است: باید منابع جمع کرد، ابزار ساخت، به بُعد دیگری رفت و در آخر اژدهای
یک تکنیک مهندسی کانتکست برای یک ایجنت نجات‌بخش است و برای ایجنت دیگر مضر
جواب دادن به سؤال روی داده‌های ناهمگون یعنی ترکیب شواهد از فایل‌ها، پایگاه داده، اسناد و وب. ایجنت‌های داده این کار را خودکار می‌کنند و موفقیتشان به کانتکست بستگی دارد. سه تکنیک مهندسی کانتکست رایج‌اند: «لایه‌ی معنایی» که داده را توصیف می‌کند، «ارکستراسیون» که
مقاله‌ی DuoDiscover: Scaling Autonomous Discovery Beyond the Evaluation Bottleneck (12 Oct 2026، گوگل با دانشگاه‌های برکلی و استنفورد؛ از جمله یون استوئیکا و توماس فیستر) مسئله: وقتی به ایجنت کدنویس می‌گویی کدی را سریع‌تر کند، مثلاً یک کرنل جی‌پی‌یو یا موتور س
هارنس‌سازی بازگشتی برای جهان باز: بهبود هارنس ایجنت بدون تأییدکننده‌ی مرجع
توانایی ایجنت‌ها نه فقط به مدل بلکه به هارنس اجرایی‌شان هم بستگی دارد، و خودبهبودی بازگشتی راهی برای تکامل خودکار این هارنس‌هاست. اما در جهان باز دو چالش هست: تسک‌ها در زمان طراحی هارنس دیده نشده‌اند و تأییدکننده‌ی مرجعی برای هدایت ویرایش‌های آنلاین هارنس ندار
هک پاداش به عنوان یک راهبرد مسری در سیستم‌های چندایجنتی کدنویسی
سیستم‌های چندایجنتی با هماهنگی ایجنت‌هایی که کد و برنامه را به اشتراک می‌گذارند تسک‌های کدنویسی را حل می‌کنند و اغلب با یادگیری تقویتی و ارزیاب خودکار بهینه می‌شوند. دور زدن ارزیاب می‌تواند بدون راه‌حل واقعی پاداش بگیرد؛ مثلاً کدی که تست را دستکاری می‌کند تا ه
نگاهی دقیق‌تر به بهینه‌سازی جعبه‌سیاه ایجنتی: بنچمارکی میان‌دامنه‌ای برای ایجنت‌های بهینه‌ساز
بهینه‌سازی جعبه‌سیاه در بسیاری از مسئله‌های علمی و مهندسی پیش می‌آید که هر ارزیابی هدف گران و محدود است، مثل تنظیم پایگاه داده یا طراحی تراشه. ایجنت‌های مدل زبانی با ترکیب معنای تسک، محاسبه، ابزارهای بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری مبتنی بر بازخورد راه تازه‌ای پیشنهاد
ربات‌ورلد: سنجش ایجنت‌های چندوجهی در به‌کارگیری ربات در تسک‌ها و بدنه‌های متنوع
ایجنت‌های همه‌منظوره بیش از پیش کد می‌نویسند، از ابزار استفاده می‌کنند و کارهای دیجیتال پیچیده انجام می‌دهند. سؤال این است که این توانایی‌ها تا کجا به دنیای فیزیکی منتقل می‌شوند، یعنی آیا ایجنت می‌تواند دستور و مشاهده را از طریق رابط‌های ربات به اجرای فیزیکی ت
مسئله: معمولاً ایجنت را با نتیجه‌ی نهایی می‌سنجیم: کار را تمام کرد یا نه، چقدر سود کرد. اما در محیطی که مدام عوض می‌شود، نتیجه هم به رفتار ایجنت بستگی دارد و هم به شانس و شرایط بیرون. پس از روی نتیجه نمی‌شود فهمید ایجنت در کدام توانایی خوب است: ابزار را درست ص
کلیفت: خودتأییدی هم‌دیس برای آموزش ایجنت‌های وب و مقیاس دادن زمان آزمون
ایجنت‌های وب متن‌باز حالا برای اجرای تسک‌های واقعی مرورگر به اندازه‌ی کافی قوی‌اند، اما آموزششان با یادگیری تقویتی هنوز به نظارت ضعیف وابسته است: موفقیت دودویی تسک برای اعتباردهی بیش از حد پراکنده است و داورهای مدل پیشرو برای هر گام گران‌اند و در استقرار هم در