# يختبر LongHarness إدارة الأدلة لدى وكلاء السياق الطويل

> يدعم الإطار إجابات الوكلاء عبر تحديث الأدلة والاستنتاجات معاً في الوثائق الطويلة.

- الرابط الدائم: https://newsverum.com/ar/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents
- الناشر: Newsverum
- القسم: التكنولوجيا
- البلد: الصين
- نُشر: 2026-10-13T00:51:40+00:00
- آخر تحديث: 2026-10-13T00:51:40+00:00
- فترة الحدث / البيانات: 2026-10-09
- النسخ الأخرى: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md), [English](https://newsverum.com/en/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents.md)

قدم باحثون من مؤسسات صينية بينها جامعة فودان ومختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي وجامعة بكين نظام LongHarness. يدير النظام أدلة مرتبطة بمصادر عبر مجموعات وثائق طويلة؛ ومع ورود أدلة جديدة، يحدث مجموعة الأدلة والاستنتاجات المؤقتة معاً.

في تقييم النسخة الأولى من OfficeQA Pro، أبلغت الورقة عن معدل تطابق تام قدره 60.2% باستخدام GLM-5.3-Flash. يذكر الباحثون زيادة كبيرة مقارنة باستخدام النموذج مباشرة، لكن النتيجة تقتصر على المعيار المصمم وإعداد النموذج والاسترجاع المختبرين. ولا تثبت الأداء نفسه في كل سير عمل واقعي ذي سياق طويل.

## البيانات

### نتيجة البحث

OfficeQA Pro V1؛ معيار يضم نحو 100 مليون رمز؛ تطابق تام

المنهجية: تقتصر القيمة على تجربة المعيار المذكورة في الورقة؛ وليست نتيجة ميدانية أو ضماناً عاماً للأداء.

| المقياس | النسبة المئوية | النطاق |
|---|---|---|
| معدل التطابق التام لـ GLM-5.3-Flash على OfficeQA Pro V1 | 60.2 | OfficeQA Pro V1؛ معيار يضم نحو 100 مليون رمز؛ تطابق تام |

المصادر: <https://arxiv.org/html/2610.13075v1> · تنزيل البيانات: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents/data/reported-result-1?lang=ar&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/longharness-tests-evidence-management-for-long-context-agents/data/reported-result-1?lang=ar&format=csv)

## المصادر

- [arXiv preprint by researchers affiliated with Fudan University, Shanghai AI Laboratory, Peking University and other Chinese institutions](<https://arxiv.org/html/2610.13075v1>) (تاريخ مراجعة المصدر: 2026-10-13; نُشر: 2026-10-09)

---

استخدم الرابط الدائم أعلاه عند الاقتباس. [معايير النشر والتصحيحات](https://newsverum.com/ar/editorial)