👾 معرفی EnvHarness: ابزاری که محیط‌های آموزشی هوش مصنوعی را پویا می‌کندمحققان گوگل روش جدیدی به نام EnvHarness ارائه داده‌اند که نحوه‌ی آموزش عامل‌های هوش مصنوعی را متحول می‌کند. به‌جای اینکه محیط‌های آموزشی ثابت باشند، این روش به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس نقاط ضعف عامل، خود را تغییر دهند.---🔍 مشکل اصلی چیست؟عامل‌های هوش مصنوعی با تعامل با محیط‌ها یاد می‌گیرند، اما این محیط‌ها معمولاً ثابت هستند؛ یعنی فرقی نمی‌کند کدام عامل با آن کار می‌کند یا چقدر پیشرفت کرده، همیشه یکسان رفتار می‌کنند. نتیجه؟ به‌محض اینکه عامل یک مسئله را یاد بگیرد، محیط دیگر چیزی برای آموزش به او ندارد.---⚙️ محیط EnvHarness چطور کار می‌کند؟به‌جای تغییر خودِ محیط، یک لایه‌ی برنامه‌پذیر دور آن می‌پیچیم. این لایه سه بخش اصلی دارد:🔹 مرحله (Stage) : نقطه‌ی شروع کار را تغییر می‌دهد. مثلاً شیء را در جای دیگری قرار می‌دهد تا عامل مجبور به جستجو شود.🔹 قرارداد (Contract) : قوانین هر مرحله را تغییر می‌دهد. مثلاً مشاهده را محدود می‌کند یا بعضی اقدامات را غیرفعال می‌نماید.🔹 زنجیره (Chain) : دو محیط را به هم وصل می‌کند. مثلاً بعد از انجام یک کار، کار دوم را اضافه می‌کند تا پایداری عامل را بسنجد.---🤖 طراح خودکار محیطجالب‌ترین بخش، یک عامل طراح به نام EnvRigger است. این عامل، عملکرد عامل اصلی را بررسی می‌کند، نقاط ضعف را پیدا می‌کند و محیط را طوری تغییر می‌دهد که آن نقاط ضعف را هدف قرار دهد. بعد دوباره نتیجه را می‌سنجد و در صورت نیاز، تغییرات جدیدی اعمال می‌کند. این چرخه، باعث می‌شود عامل و محیط هم‌زمان با هم بهتر شوند.---📊 نتایج در بنچمارک‌هااین روش در چندین بنچمارک معروف آزمایش شده است:🔹 در وظایف تعاملی، عملکرد عامل‌ها ۹ امتیاز بهتر شد.🔹 در وظایف مهندسی نرم‌افزار، نرخ موفقیت از ۴۹.۸٪ به ۵۲.۶٪ رسید (۲.۷٪ بهبود) و تعداد گام‌های اضافی ۱۰٪ کاهش یافت.---💡محیط‌های ثابت، پس از مدتی بی‌فایده می‌شوند و حتی ممکن است عامل را پسرفت دهند. EnvHarness با روشی ساده و بدون نیاز به تغییر کد محیط، آن را به یک دنیای آموزشی پویا و هدفمند تبدیل می‌کند. این یعنی عامل‌ها سریع‌تر و بهتر یاد می‌گیرند.---🔗 لینک‌های مفید:📄 مقاله: arxiv.org/abs/2608.19880💻 کد منبع (Apache-2.0) :github.com/google-research/envharness---🆔 @asrgooyeshpardaz