تقدم ServiceNow CoreAI AutoSynthData، وهو خط أنابيب يولد ويحقق صحة مهام التدريب الاصطناعية لوكلاء المؤسسات من خلال الاستفادة من فشل النموذج المستهدف ونجاحات المعلم الأقوى. يحدد النظام فجوات القدرة من خلال التقييمات التشخيصية وينشئ مهامًا قابلة للتنفيذ مع مدققات لمعالجة نقاط الضعف المحددة.
- تُعرف المهام بمواصفات النظام، ومطالبات المستخدم، والمدققين الذين يضمنون الجدوى والواقعية والصعوبة.
- تُولد مرحلة "target" عينات أساسية بينما تقوم مرحلة "multiply" بتوسيعها إلى متغيرات جديدة.
- يتضمن مراقبة الجودة التحقق الإيجابي/السلبي والإصلاح المدفوع بالنقد للمرشحين الأفراد.
- يراقب المراجعة على مستوى الدفعة التغطية والتنوع لمنع الإفراط في تمثيل عائلات المهام السهلة.
تعامل النهج توليد البيانات الاصطناعية كبحث بالقرب من حدود قدرة النموذج، مما يسمح للمنهج بالتحول نحو الصعوبات المتبقية مع تحسن الوكيل.