جوجل تطلق WikiSkill لتعزيز ذاكرة وكلاء الذكاء الاصطناعي
قدّم باحثون في Google Research إطار WikiSkill، الذي يمنح وكلاء الذكاء الاصطناعي قاعدة معرفة دائمة تحفظ نجاحاتهم وإخفاقاتهم لتحسين أدائهم في المهام اللاحقة. يقسم الإطار خبرة الوكيل إلى ثلاث طبقات: سجلات التنفيذ الخام، ومعرفة منظمة داخل ويكي، وتعليمات إجرائية قابلة للتراجع إذا أضعفت الأداء. وفي الاختبارات، رفع WikiSkill أداء Gemini-3.5-Flash من ٤٩.٥٪ إلى ٦٨.١٪، وQwen-3.6-27B من ٣٩.٤٪ إلى ٦٣.٣٪، مع مكاسب أكبر في الرياضيات والتعامل مع جداول البيانات. لكن الفائدة كانت أقل في المهام التي تتطلب التعامل مع وثائق طويلة، كما أن انتقال المهارات بين النماذج يحتاج إلى فحص كل حالة على حدة.
الحقائق الأساسية
تُحفظ الخبرة في طبقة ويكي لا تُعاد تهيئتها، بينما يمكن التراجع عن المهارات إذا سببت التحديثات تراجعًا في الأداء.
«Above it sits the "Wiki Layer," where raw data gets distilled into structured insights like documented failure patterns and successful strategies. This knowledge layer never resets and only grows with each iteration, according to the researchers.»
عرض المصدر ←اختبر الباحثون الإطار على خمسة معايير شملت الاستدلال الرياضي والبحث على الويب والتعامل مع جداول البيانات وفهم الوثائق والمهام التفاعلية.
«The researchers tested WikiSkill across five benchmarks covering math reasoning, web search, spreadsheet manipulation, document question-answering, and interactive tasks in a virtual environment.»
عرض المصدر ←ارتفع أداء Gemini-3.5-Flash في معيار LiveMath من ٣٣.٠٪ إلى ٧٢.٦٪، وفي SpreadSheet من ٥٠.٥٪ إلى ٧٦.٦٪.
«On individual benchmarks, the jumps can be bigger: Gemini-3.5-Flash climbs from 33.0 percent to 72.6 percent on LiveMath and from 50.5 percent to 76.6 percent on SpreadSheet.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر