3D Система определения характеристик для принятия разумных последовательности решений

arXiv: 2610.11696v1 Annuales Type: New Brieft: Pazzles широко используется для оценки логической способности систем искусственного интеллекта (AI) при последовательном принятии решений, однако подходы, основанные на различных парадигмах, редко сопоставляются в единых условиях. Для устранения этого пробела мы внедряем трехмерную систему описания, которая позволяет аналитикам методов АИ 1) проецировать их на процесс принятия решения Марковым (МДП) последовательное принятие решений, 2) степень автономности за счет предварительного ранжирования человеком своих конструкций и 3) уровень квалификации и вычислительные издержки. С помощью этой системы мы анализируем, как репрезентативные подходы на основе графического обучения, дополнительного обучения и большой языковой модели (LLM) различаются в выборе их конструкции и эксплуатационных характеристиках соответственно с использованием Neurosolver, перспективного дополнительного обучения (FBRL) и автоматизированной мысли о поиске (AutoTOS), включая распространение концепции поиска с двойным агентом (DA-to).