Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341152Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Бурый, А. С. | |
| dc.contributor.author | Цаплина, О. С. | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-05T11:05:02Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-05T11:05:02Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 126-136. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-851-7 | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-853-1 (ч. 2) | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341152 | - |
| dc.description | Раздел II. Нейронные сети и глубокое обучение | |
| dc.description.abstract | Представлен аналитический обзор современных методов генеративного искусственного интеллекта (ИИ), применяемых для анализа ролевых архитектур в многоагентных системах коллективного принятия решений. Рассмотрены основные подходы к организации ролевых взаимодействий в системах обучения на основе больших языковых моделей. Представлены результаты экспериментального исследования ролевой архитектуры генеративного ИИ с участием 52 групп руководителей в задаче детективного анализа. Предложена восьмикомпонентная архитектура ролевого взаимодействия с итеративной самокоррекцией, обеспечивающая максимальную точность решений при необходимости внешней верификации | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Методы генеративного искусственного интеллекта для анализа ролевых архитектур в многоагентных системах | |
| dc.title.alternative | Generative artificial intelligence methods for analyzing role architectures in multi-agent systems / A. S. Buryi, O. S. Tsaplina | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | An analytical review of modern generative artificial intelligence (AI) methods used to analyze role architectures in multi-agent systems of collective decision-making is presented. The main approaches to the organization of role interactions in learning systems based on large language models are considered. The results of an experimental study of the role architecture of generative AI with the participation of 52 groups of managers in the task of detective analysis are presented. An eight-component architecture of role-based interaction with iterative self-correction is proposed, ensuring maximum accuracy of decisions when external verification is required | |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 126-136.pdf | 584,31 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.