ويب تشاين: أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لتحليل تفاعلات الويب في العالم الحقيقي!
أعلن باحثون عن إطلاق ويب تشاين، أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لمتابعة تفاعلات المستخدمين على المواقع، تهدف لدعم الأبحاث القابلة للتكرار في مجال الوكلاء الويب. تحتوي المجموعة على 31,725 مساراً و318,000 خطوة، مع بيانات متعددة الأبعاد لتحسين الأداء.
أعلن فريق من الباحثين عن إطلاق ويب تشاين (WebChain)، الذي يُعتبر الأكبر من نوعه في عالم البيانات المفتوحة، حيث يقدم مجموعة ضخمة من التفاعلات البشرية التي تمت على المواقع الإلكترونية الحقيقية. يتكون هذا المشروع الطموح من 31,725 مساراً و318,000 خطوة، مما يتيح للباحثين الوصول إلى بيانات دقيقة وموثوقة لدعم الأبحاث القابلة للتكرار في تصميم الوكلاء الذكيين.
تُميز هذه المجموعة بتبنيها لطريقة التوصيف الثلاثي المحوري (Triple Alignment)، حيث تجمع بين بيانات بصرية وبنيوية وإجراءات، مما يوفر إشرافاً غنياً ومتعدد الأبعاد. تم جمع هذه البيانات من خلال نظام قابل للتوسع يضمن تغطية المهام المعقدة والعالية القيمة، والتي غالباً ما تُهمل عند استخدام الأساليب الاصطناعية.
الإشارة الأبرز في بحثهم هي اقترابهم من الأداء المثالي بفضل طريقة 'التدريب منتصف مزدوج' (Dual Mid-Training)، التي تفصل بين أسس التخطيط والمساحة، مما يسهم في تحقيق أداء مذهل على مجموعة اختبارات ويب تشاين (WebChainBench) وغيرها من المعايير العامة لواجهات المستخدم الرسومية (GUI).
بفضل هذه المجموعة، يُمكن للباحثين والمطورين بناء واختبار الجيل القادم من الوكلاء القابلين للتوسع، مما سيمنحهم الأدوات اللازمة لدفع حدود الأبحاث والوصول إلى نتائج أفضل.
تُميز هذه المجموعة بتبنيها لطريقة التوصيف الثلاثي المحوري (Triple Alignment)، حيث تجمع بين بيانات بصرية وبنيوية وإجراءات، مما يوفر إشرافاً غنياً ومتعدد الأبعاد. تم جمع هذه البيانات من خلال نظام قابل للتوسع يضمن تغطية المهام المعقدة والعالية القيمة، والتي غالباً ما تُهمل عند استخدام الأساليب الاصطناعية.
الإشارة الأبرز في بحثهم هي اقترابهم من الأداء المثالي بفضل طريقة 'التدريب منتصف مزدوج' (Dual Mid-Training)، التي تفصل بين أسس التخطيط والمساحة، مما يسهم في تحقيق أداء مذهل على مجموعة اختبارات ويب تشاين (WebChainBench) وغيرها من المعايير العامة لواجهات المستخدم الرسومية (GUI).
بفضل هذه المجموعة، يُمكن للباحثين والمطورين بناء واختبار الجيل القادم من الوكلاء القابلين للتوسع، مما سيمنحهم الأدوات اللازمة لدفع حدود الأبحاث والوصول إلى نتائج أفضل.
📰 أخبار ذات صلة
🤖
أبحاث
منصّة DeepER-Med: ثورة في البحث الطبي المعتمد على الأدلة مع الذكاء الاصطناعي الفعال
أركايف للذكاءمنذ 3 ساعة
🤖
أبحاث
GIST: ثورة في استخراج المعرفة متعددة الأنماط وتوجيه الأماكن باستخدام الذكاء الاصطناعي!
أركايف للذكاءمنذ 3 ساعة
🤖
أبحاث
ثورة في أنظمة التفاعل: عقود مراجعة المعتقدات المسجلة مسبقًا
أركايف للذكاءمنذ 3 ساعة