محصول
۶ مقاله که به این محصول مربوط است. جستجو و فیلتر در همین فهرست
مقاله‌ی OfficeTown: Generative Organizations for Evolving Agent Intelligence (16 Oct 2026، مایکروسافت ریسرچ آسیا؛ Hongchen Wei، Daohong Ying و همکاران) مسئله: بیشتر بنچمارک‌های ایجنت هر کار را جدا و از صفر می‌دهند. در یک شرکت واقعی کار این‌طور پیش نمی‌رود: درخ
دستور باز انویدیا برای «میان‌آموزش»: آماده کردن مدل پایه برای آموزش ایجنتی
مدل‌های پیشرو حالا بین پیش‌آموزش و پس‌آموزش یک مرحله‌ی «میان‌آموزش» دارند، اما تقریباً چیزی درباره‌ی نحوه‌ی ساختنش منتشر نشده است. پیش‌آموزش معمولاً با کانتکست کوتاه انجام می‌شود و تقریباً هیچ تعامل ایجنتی نمی‌بیند. داده‌ی آموزش نظارت‌شده هم بیشتر ساختگی است،
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
بنچمارک یادبگیر و بازی کن: ایجنت‌ها در محیط‌های ناآشنا چقدر خوب از تجربه یاد می‌گیرند؟
یادگیری از تجربه برای سازگاری ایجنت‌ها با محیط‌های ناآشنا و پویا ضروری است. بنچمارک‌های موجود عمدتاً تسک‌هایی را می‌سنجند که قاعده‌هایشان در دستور آمده یا برای مدل پیش‌آموزش‌دیده آشناست، پس نمی‌شود یادگیری از تعامل را از استدلال با دانش موجود جدا کرد؛ مثلاً ای
بنچمارک چکر: آیا ایجنت‌های بلندمدت می‌توانند بررسی‌کننده‌ی تحلیل ایستا بسازند؟
ساخت بررسی‌کننده‌ی تحلیل ایستا نیاز دارد ایجنت مشخصه‌ی یک نقص را تفسیر کند، مخزن را بررسی کند، منطق ویژه‌ی تحلیل‌گر را پیاده کند و بررسی‌کننده را با بازخورد مکرر کامپایل و تحلیل بهتر کند. بنچمارک‌های موجود روی تولید وصله یا تشخیص آسیب‌پذیری تمرکز دارند و به‌ند
هارنس چه می‌خرد؟ بیشتر توکن: سنجش اثر هارنس با مدل ثابت در SWE-bench
ایجنت کدنویسی یک مدل زبانی است که در هارنس پیچیده شده: پرامپت سیستمی، مجموعه‌ی ابزار و مدیریت کانتکست. هارنس‌های تولیدی هر روز نسخه می‌دهند، فروشنده‌ها از بهبود نرخ پاس با تغییر هارنس می‌گویند و جدول‌های رتبه‌بندی هارنس‌ها را آزادانه قاطی می‌کنند. اما به ندرت