10 Kertas Penyelidikan Teratas mengenai Ejen AI (2025)

Artikel ini meneroka sepuluh kertas penyelidikan berpengaruh yang telah maju dengan ketara bidang agen kecerdasan buatan (AI). Ejen AI, yang mampu melihat, memikirkan, bertindak, dan belajar dalam persekitaran mereka, merevolusi bidang dari pemprosesan bahasa semulajadi ke sistem autonomi. Kertas-kertas ini meliputi kejayaan utama dalam sistem multi-agen, pembelajaran tetulang, dan pertimbangan etika, yang menawarkan gambaran menyeluruh mengenai landskap semasa.

Kepentingan kertas penyelidikan ejen AI

Kertas penyelidikan adalah asas kepada kemajuan teknologi ejen AI. Mereka menyebarkan pengetahuan, memberi inspirasi kepada inovasi, mewujudkan piawaian penilaian, teori jambatan dengan amalan, dan menangani implikasi etika penting. Kertas -kertas ini menyediakan platform berstruktur untuk berkongsi algoritma novel, hasil eksperimen, dan pelajaran yang dipelajari, membolehkan para penyelidik membina kerja sedia ada dan menolak sempadan keupayaan ejen AI.

10 Kertas Penyelidikan Teratas mengenai Ejen AI

Berikut adalah sepuluh kertas seminal, masing -masing diringkaskan dengan pandangan utama. (Nota: Oleh kerana ketiadaan pautan sebenar dalam teks yang disediakan, "Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini" tempat letak dikekalkan.)

Kertas 1: Memodelkan Tindakan Sosial untuk Ejen AI

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini meneroka asas -asas tindakan sosial dalam agen AI, membezakan antara tindakan sosial "lemah" dan "kuat" dan mengkaji konsep seperti delegasi matlamat, komitmen sosial, dan struktur sosial yang muncul. Ia menekankan interaksi antara kecerdasan ejen individu dan tingkah laku kolektif yang muncul.

Kertas 2: Keterlihatan ke ejen AI

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini menangani risiko masyarakat yang semakin meningkat yang berkaitan dengan agen AI legap. Ia mencadangkan peningkatan penglihatan melalui pengenal ejen, pemantauan masa nyata, dan log aktiviti untuk meningkatkan akauntabiliti dan mengurangkan risiko, sambil mengakui cabaran yang berkaitan dengan desentralisasi dan privasi.

Kertas 3: Kecerdasan Buatan dan Dunia Maya -Toward AI Level AI

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini mengkaji penggunaan dunia maya sebagai testbeds untuk membangunkan ejen AI peringkat manusia. Ia membincangkan peranan AI dalam meningkatkan persekitaran maya dan cabaran mengimbangi realisme dengan kekangan pengiraan.

Kertas 4: Ejen Pintar: Teori dan Amalan

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini memberikan gambaran asas mengenai ejen pintar, meliputi teori ejen, seni bina, dan bahasa pengaturcaraan. Ia menyoroti cabaran yang berterusan dalam mengimbangi keteguhan teoritis dengan pelaksanaan praktikal.

Kertas 5: TPTU: Perancangan Tugas dan Penggunaan Alat Ejen AI Berasaskan Model Bahasa Besar

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini menilai keupayaan model bahasa besar (LLMS) dalam melaksanakan tugas yang memerlukan penggunaan dan perancangan alat luaran. Ia memperkenalkan rangka kerja untuk menilai kebolehan ini dan membandingkan prestasi LLM yang berbeza.

Kertas 6: Kajian mengenai Sistem Multi-Agen Mengatur Konteks: Teknik, Cabaran dan Arahan Masa Depan

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Tinjauan ini meneroka sistem pelbagai agen yang menyedari konteks, mengkaji teknik untuk pemodelan konteks dan penalaran, dan menangani cabaran yang berkaitan dengan perkongsian maklumat, konsensus, dan kesesuaian dalam persekitaran dinamik.

Kertas 7: Agent AI: Mengukur Horizons Interaksi Multimodal

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini memberi tumpuan kepada agen AI multimodal yang berinteraksi melalui pelbagai input deria. Ia membentangkan rangka kerja untuk melatih ejen -ejen ini dan menangani cabaran seperti halusinasi dan penyebaran.

Kertas 8: Multi-Agen Berasaskan Model Bahasa Besar: Kajian Kemajuan dan Cabaran

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Kajian ini mengkaji sistem multi-agen yang dikuasakan oleh LLMS, mengkategorikan aplikasi mereka dan menangani cabaran yang berkaitan dengan komunikasi, skalabilitas, dan integrasi multi-modal.

Kertas 9: Kenaikan dan Potensi Ejen Berasaskan Model Bahasa Besar: Tinjauan

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Makalah ini meneroka evolusi dan potensi LLMS sebagai asas bagi ejen AI lanjutan, menggariskan rangka kerja yang merangkumi komponen otak, persepsi, dan tindakan dan membincangkan pertimbangan etika.

Kertas 10: Kajian Kemajuan mengenai Pembelajaran Penguatkuasaan Multi-Agen Koperasi di Persekitaran Terbuka

Pautan: Baca kertas penyelidikan ejen AI ini di sini

Ringkasan: Kajian ini mengkaji kemajuan dalam pembelajaran tetulang multi-agen koperasi (MARL) dalam persekitaran terbuka, menonjolkan cabaran dan arahan masa depan untuk bidang yang berkembang pesat ini.

Kesimpulan

Bidang agen AI adalah dinamik dan memberi kesan. Sepuluh kertas ini mewakili sumbangan penting kepada pembangunannya yang berterusan, menekankan kepentingan penyelidikan berterusan dan pertimbangan etika sebagai agen AI menjadi semakin terintegrasi ke dalam dunia kita.

Atas ialah kandungan terperinci 10 Kertas Penyelidikan Teratas mengenai Ejen AI (2025). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!