Новости ИИ: Эффективные системы рассуждений агентов

Эффективные системы рассуждений агентов: динамическое отсечение путей

Новый подход позволяет создавать более эффективные системы искусственного интеллекта, способные к рассуждениям. Он основан на динамическом отсечении избыточных цепочек логических выводов, что позволяет снизить вычислительные затраты без потери точности.

В основе лежит генерация нескольких вариантов рассуждений параллельно и их последующее сокращение на основе сигналов согласия и ранней остановки. Это позволяет уменьшить ненужное использование токенов, сохраняя при этом корректность ответов. Ключевую роль играют самосогласованность и легковесные графовые представления для оценки качества рассуждений.

Вся система построена с использованием компактной модели, настроенной на инструкции, и прогрессивной выборки для имитации принятия решения агентом о том, когда он "достаточно" проанализировал ситуацию. Разработчики отмечают, что данная технология станет основой для более продвинутых агентов, способных адаптировать глубину рассуждений в реальном времени.