AI 요원에 관한 10 대 리서치 논문 (2025)

이 기사는 인공 지능 분야 (AI) 요원을 크게 발전시킨 10 개의 영향력있는 연구 논문을 탐구합니다. 환경 내에서 인식, 추론, 행동 및 학습 할 수있는 AI 요원은 자연어 처리에서 자율 시스템에 이르기까지 분야를 혁신하고 있습니다. 이 논문은 다중 에이전트 시스템, 강화 학습 및 윤리적 고려 사항의 주요 획기적인 혁신을 다루며 현재 환경에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.

AI 에이전트 연구 논문의 중요성

연구 논문은 AI 에이전트 기술의 진보의 기본입니다. 그들은 지식을 전파하고, 혁신에 영감을주고, 평가 표준을 확립하고, 실습을 통해 이론을 다루며, 중요한 윤리적 의미를 다루고 있습니다. 이 논문들은 새로운 알고리즘, 실험 결과 및 학습 한 교훈을 공유하기위한 구조화 된 플랫폼을 제공하여 연구자들이 기존 작업을 구축하고 AI 에이전트 기능의 경계를 넓힐 수 있도록합니다.

AI 에이전트에 관한 10 대 리서치 논문

다음은 10 개의 주요 논문이며, 각각의 주요 통찰력으로 요약되어 있습니다. (참고 : 제공된 텍스트에 실제 링크가 없기 때문에 "링크 :이 AI 에이전트 연구 논문을 읽으십시오."자리 표시자가 유지됩니다.)

논문 1 : AI 요원을위한 사회적 행동 모델링

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요약 : 이 논문은 AI 요원의 사회적 행동의 기초를 탐구하며, "약한"과 "강한"사회적 행동을 차별화하고 목표 위임, 사회적 헌신 및 출현 사회 구조와 같은 개념을 조사합니다. 그것은 개별 에이전트 지능과 출현 집단 행동 사이의 상호 작용을 강조합니다.

논문 2 : AI 요원에 대한 가시성

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요약 : 이 백서는 불투명 AI 요원과 관련된 사회적 위험이 증가하고 있습니다. 에이전트 식별자, 실시간 모니터링 및 활동 로그를 통한 가시성 향상을 제안하여 책임을 개선하고 위험을 완화하면서 분산 및 개인 정보 보호와 관련된 문제를 인정합니다.

논문 3 : 인공 지능 및 가상 세계-인간 수준 AI 요원의

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요약 : 이 백서에서는 가상 세계를 인간 수준의 AI 에이전트 개발을위한 테스트 베드로 사용하는 방법을 조사합니다. 가상 환경을 향상시키는 데있어 AI의 역할과 계산 제약과 현실주의의 균형을 맞추는 과제에 대해 논의합니다.

논문 4 : 지능형 요원 : 이론과 실습

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요약 : 이 백서는 지능형 에이전트, 에이전트 이론, 아키텍처 및 프로그래밍 언어를 다루는 기본 개요를 제공합니다. 그것은 이론적 엄격함과 실질적인 구현의 균형을 유지하는 데있어 지속적인 과제를 강조합니다.

논문 5 : TPTU : 대형 언어 모델 기반 AI 에이전트의 작업 계획 및 도구 사용

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요약 : 이 백서는 외부 도구 사용 및 계획이 필요한 작업을 수행 할 때 대형 언어 모델 (LLM)의 기능을 평가합니다. 이러한 능력을 평가하기위한 프레임 워크를 소개하고 다른 LLM의 성능을 비교합니다.

논문 6 : 맥락 인식 다중 에이전트 시스템에 대한 설문 조사 : 기술, 도전 및 미래 방향

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요약 : 이 설문 조사는 맥락 인식 다중 에이전트 시스템, 상황 모델링 및 추론을위한 기술을 검토하며 동적 환경에서 정보 공유, 합의 및 적응성과 관련된 문제를 해결합니다.

논문 7 : AI 요원 : 복합 상호 작용의 수평선 조사

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요약 : 이 백서는 다양한 감각 입력을 통해 상호 작용하는 다중 모달 AI 에이전트에 중점을 둡니다. 그것은 이러한 에이전트를 훈련시키기위한 프레임 워크를 제시하고 환각 및 일반화와 같은 과제를 해결합니다.

논문 8 : 대형 언어 모델 기반 다중 에이전트 : 진행 및 도전에 대한 조사

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요약 : 이 설문 조사에서는 LLMS에 의해 구동되는 다중 에이전트 시스템을 검사하여 응용 프로그램을 분류하고 커뮤니케이션, 확장 성 및 멀티 모달 통합과 관련된 문제를 해결합니다.

논문 9 : 대형 언어 모델 기반 에이전트의 상승과 잠재력 : 설문 조사

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요약 : 이 논문은 고급 AI 요원의 기초로서 LLM의 진화와 잠재력을 탐구하고 뇌, 인식 및 행동 구성 요소를 포함하는 프레임 워크를 요약하고 윤리적 고려 사항을 논의합니다.

논문 10 : 개방형 환경에서의 협동 된 다중 에이전트 강화 학습에 대한 진행에 대한 조사

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요약 : 이 설문 조사는 개방형 환경에서 협력적인 다중 에이전트 강화 학습 (MARL)의 발전을 검토하여 빠르게 진화하는 분야의 도전과 향후 방향을 강조합니다.

결론

AI 에이전트의 분야는 역동적이고 영향을 미칩니다. 이 10 개의 논문은 AI 요원이 우리 세계에 점점 더 통합 될 때 지속적인 연구와 윤리적 고려 사항의 중요성을 강조하는 지속적인 개발에 대한 상당한 기여를 나타냅니다.

위 내용은 AI 요원에 관한 10 대 리서치 논문 (2025)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!