Агенти с изкуствен интелект

Έλεγχος παιχνιδιού για το GameXpert-Bench και AI coding agents

GameXpert-Bench: γιατί ένα AI που γράφει κώδικα δεν είναι ακόμη game studio

Το GameXpert-Bench αποκαλύπτει γιατί οι AI coding agents χρειάζονται runtime verification, regression tests και ανθρώπινη κρίση πριν από την παραγωγή.

Прочетете повечеGameXpert-Bench: γιατί ένα AI που γράφει κώδικα δεν είναι ακόμη game studio
Ελεγχόμενο εργαστήριο για verified synthetic web environments και AI agents
Памет на AI агенти с пълна история и селективно възстановяване

Scroll: защо паметта на AI агентите трябва да бъде среда, а не обобщение

Как Scroll превръща паметта на AI агентите в изпълнима среда с регистър на събитията, проследимост, постоянни изчисления и селективен контекст.

Прочетете повечеScroll: защо паметта на AI агентите трябва да бъде среда, а не обобщение
Тестване на GPU ядро при реална задача за извличане на заключения чрез метода LLM4LLM

LLM4LLM: защо бързото ядро за GPU трябва да се тества в рамките на реалния модел

LLM4LLM съчетава профилиране, търсене в ядрото и валидиране в рамките на модела, така че скоростта да се докаже при реалната работна натоварване при извличане на заключения.

Прочетете повечеLLM4LLM: защо бързото ядро за GPU трябва да се тества в рамките на реалния модел
Ομάδα ελέγχει εκδόσεις και αποδείξεις για τη μνήμη AI agent

ECHO: γιατί η μνήμη ενός AI agent χρειάζεται αποδείξεις, όχι μόνο ομοιότητα

Το ECHO δείχνει γιατί η μνήμη AI agent χρειάζεται χρονική εγκυρότητα, πλήρες provenance και ασφαλή αποχή — όχι μόνο semantic similarity.

Прочетете повечеECHO: γιατί η μνήμη ενός AI agent χρειάζεται αποδείξεις, όχι μόνο ομοιότητα
Επιστημονική ομάδα ελέγχει παραδοτέα από AI agent

K-Bench: γιατί η καλή απάντηση ενός AI agent δεν σημαίνει σωστή δουλειά

Το K-Bench δείχνει γιατί η αξιολόγηση AI agents πρέπει να ελέγχει ακρίβεια, artifacts και overclaiming — όχι μόνο μια πειστική απάντηση.

Прочетете повечеK-Bench: γιατί η καλή απάντηση ενός AI agent δεν σημαίνει σωστή δουλειά
Ομάδα ελέγχει Actor Judge Editor AI planning σε επιχειρησιακό workflow

Actor, Judge, Editor: πώς η AI μαθαίνει να σχεδιάζει χωρίς να αλλάζει τον στόχο

Το Actor–Judge–Editor μαθαίνει συμβολικό planning από solver feedback, ξεχωρίζοντας την τεχνική επιτυχία από την πιστότητα στον αρχικό στόχο.

Прочетете повечеActor, Judge, Editor: πώς η AI μαθαίνει να σχεδιάζει χωρίς να αλλάζει τον στόχο
Μηχανικοί δεδομένων ελέγχουν δρομολόγηση για Semantic Compression Trees και RAG

Semantic Compression Trees: λιγότερο context για το RAG, αλλά όχι χωρίς συμβιβασμούς

Τα Semantic Compression Trees μειώνουν το context στο RAG, αλλά η μελέτη δείχνει γιατί το top-down routing χρειάζεται υβριδικό σχεδιασμό και ελέγχους.

Прочетете повечеSemantic Compression Trees: λιγότερο context για το RAG, αλλά όχι χωρίς συμβιβασμούς