Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341152| Title: | Методы генеративного искусственного интеллекта для анализа ролевых архитектур в многоагентных системах |
| Other Titles: | Generative artificial intelligence methods for analyzing role architectures in multi-agent systems / A. S. Buryi, O. S. Tsaplina |
| Authors: | Бурый, А. С. Цаплина, О. С. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| 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. |
| 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 |
| Abstract (in another language): | 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 |
| Description: | Раздел II. Нейронные сети и глубокое обучение |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341152 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 126-136.pdf | 584,31 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.