تقارير الذكاء الاصطناعي · Stanford Digital Economy Lab · 2026-10-29 · ورقة بحثية

Realtime-Bench: هل تستطيع النماذج المتقدمة حل المشكلات التفاعلية في الوقت الفعلي؟ - مختبر الاقتصاد الرقمي بجامعة ستانفورد

العنوان الأصلي: Realtime-Bench: Can Frontier Models Solve Real-time Interactive Problems? - Stanford Digital Economy Lab

يتطلب التفاعل في الوقت الفعلي أن يدرك الوكلاء البيئات المتغيرة ويتصرفوا تحت قيود زمنية، لكن التقييمات الحالية تركز على جودة المحادثة والإدراك المتدفق بدلاً من الفعل الفعّال. يستخدم Realtime-Bench المقدَّم مهام ديناميكية يؤثر فيها تأخر الإجراءات مباشرة في النجاح؛ وبحسب الزمن الفعلي، يبلغ أفضل معدل نجاح 44% وأفضل Pass^3 نسبة 36%. وبالمقارنة مع مرجع بساعة متوقفة وساعة محاكاة قائمة على الرموز، وجد المؤلفون أن التكاليف الزمنية تحد من النجاح، وأن زيادة جهد الاستدلال لها آثار متباينة تحت ضغط الوقت، مما يعكس مفاضلة بين جودة القرار والتنفيذ في الوقت المناسب.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع تقارير الذكاء الاصطناعي →