arxiv arXiv cs.LG · 51 д назад · research

Сбор межгруппового преимущества для самоэволюции агентов, основанных на памяти

Переведено с English → Русский

В этой статье представлено Межгрупповое накопление преимуществ (MAA), архитектуру постобработки, которая решает проблему несогласованности между группами в самоэволюции агентов, основанных на памяти. MAA формализует сопоставимость и согласованность как структурные условия, использует дифференциальные сигналы и экспоненциальное скользящее среднее для накопления знаковых доказательств на операции, и обеспечивает отслеживаемость за счёт слияния семантических идентификаторов. В 14 из 16 случаев MAA превосходит базовые решения на уровне групп и снижает потребление токенов на 75%.

Важность 3/3 Обходит бенчмарк топ-лаборатории Новая фича по сравнению с лидерами Новый бенчмарк-харнесс с отличиями arXiv cs.LG Google DeepMind Mistral AI OpenAI AI agents Evaluation & benchmarks Training methods

Оригинал

Похожие статьи

arxiv arXiv cs.CL · 47 д назад · 2 просмотра

OpenBioRQ: Бенчмарк для верности агентных исследований в биомедицине

OpenBioRQ вводит бенчмарк из 12 553 нерешённых вопросов в области биомедицинских исследований в 12 областях, разработанный для проверки верности и отказа агентных моделей. Он оценивает модели в условиях использования инструментов без ключей ответов, используя реальные доказательства последующих шагов, а не параметрические знания, и показывает значительное падение агентной способности на самые сложные вопросы, где инструменты больше не используются, несмотря на их критическую важность.

arxiv arXiv cs.AI · 51 д назад · 1 просмотр

Эффективная и надежная вероятностная проверка для агентов ИИ

Новый фреймворк обеспечивает безопасную вероятностную проверку политик для агентов ИИ в неопределенных средах. Он использует распределенно устойчивую оптимизацию для вычисления строгих верхних оценок вероятности нарушения политик без предположения независимости предикатов. Метод превосходит предыдущие подходы на бенчмарках для агентов-конечных и вызова инструментов, улучшая баланс между безопасностью и полезностью.

arxiv arXiv cs.AI · 51 д назад · 1 просмотр

Управление задачами снижает задержку очереди на 14-75% на масштабе предприятия

Управление задачами вводит инференс приоритета, объединение связанных событий и прерывание, чтобы обеспечить непрерывную работу в корпоративной ИИ. Оно снижает задержку высокоприоритетных очередей на 14-77% и улучшает точность связанных событий более чем на 20 процентных пунктов на масштабе предприятия, решая шум при открытии агентов как основной барьер.

arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад · 2 просмотра

AtomMem: Простая и эффективная система памяти для агентов LLM

AtomMem представляет систему памяти, которая хранит высокочастотные атомарные факты из длительных взаимодействий. Она использует иерархические структуры событий и временные профили для отслеживания согласованных эпизодических контекстов и изменяющихся пользовательских характеристик, обеспечивая стабильное и эффективное эволюционирование памяти. Эксперименты на бенчмарке LoCoMo показывают, что AtomMem достигает наилучших результатов в задачах логического мышления.

arxiv arXiv cs.CL · 51 д назад

GEMS: Геометрические ограничения обеспечивают мульти-семантическую суперпозицию в LLMs

GEMS обеспечивает обучение-бесподобную суперпозицию нескольких семантических направлений в LLMs за счёт устранения распределительной дисперсии и направляющего интерференции с помощью геометрических ограничений. На GSM8K оно сохраняет точность на уровне 98% при трёх неподходящих математических направлениях, в то время как неограниченное сложение падает до 4%; на Wikitext-2 оно повышает PPL всего на 2,2%.