Developing AI Agents with Simulated Data скачать в хорошем качестве

Developing AI Agents with Simulated Data

Разработка ИИ-агентов с использованием смоделированных данных Данный документ исследует разработку ИИ-агентов с использованием смоделированных данных, решая критическую проблему недостаточного объема и качества данных в современном ИИ. Он подчеркивает, что получение высококачественных реальных данных часто затруднено из-за затрат, проблем с конфиденциальностью, безопасностью и информационных хранилищ, что приводит к таким проблемам, как неполнота и шум. Генерация синтетических данных, особенно с помощью симуляции, представляется как ключевое решение этих ограничений. Текст объясняет, что симуляция предлагает систематический, масштабируемый и экономически эффективный подход к созданию разнообразных тренировочных данных для ИИ в виртуальных средах, в отличие от менее надежных методов, таких как ручная или основанная на уравнениях генерация. В нем подробно описывается, как «ИИ-симуляция» включает совместное применение технологий ИИ и симуляции для разработки и обучения ИИ-агентов в смоделированных условиях. Глава знакомит с ключевыми концепциями, преимуществами и вызовами генерации данных для обучения ИИ на основе симуляции, а также предлагает эталонную структуру для решений ИИ-симуляции на основе цифровых двойников. Далее рассматриваются различные методы симуляции для генерации данных, включая дискретное моделирование, дискретно-событийное моделирование (DES) и агентно-ориентированное моделирование (ABS), описывая их применение и технический потенциал. #ИИ #СмоделированныеДанные #СинтетическиеДанные #ОбучениеИИ #ЦифровыеДвойники #Симуляция #НехваткаДанных #МашинноеОбучение #АгентноеМоделирование #ДискретноСобытийноеМоделирование Поддержка: https://boosty.to/krastykovyaz документ - https://arxiv.org/pdf/2602.15816v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu создано с помощью NotebookLM