“keşif algoritmaları” için sonuçlar
3 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
DORA Explorer: Eğitim Gerektirmeden Yapay Zeka Ajanlarının Keşif Yeteneklerini Artırıyor
Büyük dil modelleri (LLM'ler) karar verme süreçlerinde hâlâ çeşitliliği sağlamakta zorlanıyor ve bu durum yetersiz keşif, yerel optimumlarda takılma gibi sorunlara yol açıyor. Araştırmacılar, Multi-Armed Bandit ve metin macera oyunları gibi ortamlarda mevcut çözüm stratejilerinin yetersiz kaldığını tespit etti. Sıcaklık ölçekleme gibi yöntemler token düzeyinde rastgelelik sağlasa da sekans düzeyinde yeterli çeşitliliği üretemiyor. Chain-of-Thought ve Tree-of-Thought gibi popüler yöntemler de güçlü keşif için yetersiz kalıyor. Bu sorunları çözmek için geliştirilen DORA Explorer, eğitime ihtiyaç duymayan ve eylem çeşitliliği odaklı sıralama yapan yenilikçi bir çerçeve sunuyor.
Süreç Madenciliğinde Yeni Yaklaşım: Eş Zamanlı Olayları Yakalayan Algoritma
Bilim insanları, gerçek dünya süreçlerindeki eş zamanlı olayları daha iyi yakalayabilen yeni bir algoritma geliştirdi. Geleneksel süreç keşif algoritmaları olayları sıralı olarak ele alırken, yeni yaklaşım kısmi sıralama mantığını kullanarak süreçlerin doğal eş zamanlılığını koruyabiliyor. Araştırmacılar, büyük veri setlerinde bile ölçeklenebilir olan bu yöntemi geliştirerek, özellikle karmaşık iş süreçlerinin analizinde daha doğru modeller elde edilmesini sağladı. Hiyerarşik yapıda tasarlanan algoritma, süreç modellerinin hem daha kompakt hem de daha hassas olmasını mümkün kılıyor. Gerçek hayat verilerinde test edilen sistem, süreç madenciliği alanında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Robotlar Artık Haritalarını Akıllıca Temizleyebiliyor
Robotik keşif algoritmaları, çevreyi haritalamak için graf yapıları kullanır ancak bu veriler hızla büyüyerek performansı düşürür. Araştırmacılar, yapay zeka tabanlı yeni bir yöntemle robotların haritalarındaki gereksiz bilgileri akıllıca temizlemesini sağladı. Transformer mimarisi ve güçlendirmeli öğrenme kullanan sistem, robot keşif sürecinde graf boyutunu %96'ya kadar küçültebiliyor. Bu teknoloji, robotların daha verimli haritalama yapmasını ve kaynaklarını daha akıllı kullanmasını mümkün kılıyor. Sistem, seyrek ve gecikmeli ödül sinyallerine rağmen temizleme kararlarını keşif sonuçlarıyla ilişkilendirmeyi öğrenebiliyor. Test sonuçları, akıllı temizleme işleminin keşif hızını biraz düşürse de tutarlılığı önemli ölçüde artırdığını gösteriyor.