Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 8 октября 2026 года] Название: MADS: Многоагентное диагональное моделирование для активных контракторов Ви PDF HTML (экспериментальный) резюме: целевые агенты общения остаются хрупкими в реалистичных условиях, особенно когда пользователи проявляют нежелание к сотрудничеству. Существующие контрольные показатели, характеризующие функции, недостаточно отражают траектории состязательных бесед и тем самым ограничивают возможности подготовки кадров для создания надежных агентов. Мы представляем MADS (Multi-Agents Dialogimaling) — трубопровод для получения синтетических данных, который производит структурированные и разнообразные траектории диалога. Мы ввели состязательный разговор, выделив подтвержденные траектории разговора, которые помечают реалистичный и несчастный путь. Используя MADS, мы строим МОДС-Бенч: эталон, охватывающий шесть областей, 55 личностей и 1095 разговоров, при этом примерно 66% бесед содержат сценарии неудавшегося диалога. Мы оцениваем надежность подготовленных моделей с использованием двухэтапного подхода к подготовке кадров, который сочетает в себе подконтрольную усовершенствование (СФТ) и повышение качества обучения с поддающимися проверке наградами (РЛВР). История представления: Arkajyoti Chakraborty [видение электронной почты] [v1] Tu, 8 октября 2026 22:08:10 UTC (420 KB) Дополнительные ссылки и цитаты... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые…
MADS: многоагентная диалоговая имитация для активных контрагентов
arXiv:2610.127574v1 Annuate Type: New Humber Brieflow: В реалистических условиях, особенно когда пользователи проявляют нежелание к сотрудничеству, зрители остаются хрупкими. Существующие контрольные показатели, характеризующие функции, недостаточно отражают траектории состязательных бесед и тем самым ограничивают возможности подготовки кадров для создания надежных агентов. Мы представляем MADS (Multi-Agents Dialogimaling) — трубопровод для получения синтетических данных, который производит структурированные и разнообразные траектории диалога. Мы ввели состязательный разговор, выделив подтвержденные траектории разговора, которые помечают реалистичный и несчастный путь. Используя MADS, мы строим МОДС-Бенч: эталон, охватывающий шесть областей, 55 личностей и 1095 разговоров, при этом примерно 66% бесед содержат сценарии неудавшегося диалога. Мы оцениваем надежность подготовленных моделей с использованием двухэтапного подхода к подготовке кадров, который сочетает в себе подконтрольную усовершенствование (СФТ) и усиление обучения с поддающимися проверке наградами (РЛВР).