العواملالأبحاث 🇺🇸 28.07.2026 23:03

باحثون من جامعة ولاية بنسلفانيا وجامعة ديوك يقدمون إسناد الفشل الآلي للأنظمة متعددة الوكلاء

Google DeepMindGoogle DeepMind MetaMeta OpenAIOpenAI DeepSeekDeepSeek
قام باحثون من جامعة ولاية بنسلفانيا وجامعة ديوك، بالتعاون مع جوجل ديب مايند وآخرون، بصياغة مشكلة إسناد الفشل الآلي في الأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على نماذج اللغة الكبيرة. أنشأوا أول مجموعة بيانات معيارية، Who&When، وقاموا بتقييم عدة طرق، ووجدوا أن أفضل الأساليب تحقق دقة 53.5% فقط في تحديد الوكيل المسؤول.
قام فريق من جامعة ولاية بنسلفانيا وجامعة ديوك، بالتعاون مع باحثين من جوجل ديب مايند وجامعة واشنطن وميتا وجامعة نانيانغ التكنولوجية وجامعة ولاية أوريغون، بتعريف مشكلة بحثية جديدة: الإسناد الآلي للفشل في الأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على نموذج لغوي كبير (LLM). قاموا ببناء أول مجموعة بيانات معيارية، تُدعى Who&When، تحتوي على سجلات فشل من 127 نظامًا متعدد الوكلاء مع تعليقات بشرية تحدد الوكيل المسؤول، وخطوة الخطأ الحاسمة، وشرحًا باللغة الطبيعية. طوّر الباحثون وقيّموا ثلاث طرق للإسناد: الكل مرة واحدة، خطوة بخطوة، والبحث الثنائي. أظهرت التجارب باستخدام GPT-4o أن أفضل طريقة منفردة حققت دقة 53.5% فقط في تحديد الوكيل المسؤول و14.2% في تحديد خطوة الخطأ. أدت الطرق الهجينة إلى تحسين الأداء ولكن بتكلفة حسابية أعلى. تم قبول الورقة البحثية كعرض مميز (Spotlight presentation) في مؤتمر ICML 2025، والكود ومجموعة البيانات متاحان كمصدر مفتوح.
المصدر: Synced — الأصلي
منشوراتنا السابقة حول هذا الموضوع ↓
أخبار جديدة