# Rus araştırmacılar sinir ağı ayarında çok ajanlı LLM sistemini sınadı

> Kurchatov, MEPhI ve MIPT ekibi sabit ağ yapılarındaki belirli bileşenleri beş sınıflandırma ve fizik probleminde ayarladı.

- Kalıcı adres: https://newsverum.com/tr/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning
- Yayıncı: Newsverum
- Bölüm: Teknoloji
- Ülke: Rusya
- Yayın: 2026-10-12T23:33:38+00:00
- Güncelleme: 2026-10-12T23:33:38+00:00
- Olay / veri dönemi: 2026-10-09
- Diğer sürümler: [English](https://newsverum.com/en/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md), [العربية](https://newsverum.com/ar/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning.md)

Kurchatov Enstitüsü, MEPhI Ulusal Nükleer Araştırma Üniversitesi ve Moskova Fizik ve Teknoloji Enstitüsü araştırmacıları, sinir ağlarının belirli bileşenlerini ayarlamak için çok ajanlı dil modelleri kullanan bir çalışma yayımladı. 9 Ekim tarihli makalede hipotez kurma, kodlama ve deney kaydı rolleri ayrılıyor; modelin genel ağ mimarisi sabit tutuluyor. Ekipte Çin’deki Harbin Teknoloji Enstitüsü’nden bir araştırmacı da yer alıyor.

Deneyler MNIST ve Digits sınıflandırmasında darbeli sinir ağlarını, ayrıca diferansiyel denklemlerde fizik bilgili sinir ağlarını kapsadı. Makale bazı ölçütlerde iyileşmeler bildiriyor; ancak analitik çözümü bilinen soliton testi, bilinen formülün sisteme verilmesine izin verdiğinden bağımsız ve karmaşık bir arama ölçüsü sayılmamalı. Bulgular, incelenen görev ve ayarlarla sınırlı deneysel sonuçlardır.

## Veriler

### Çalışmanın kapsamı

İki spiking sınıflandırma ve üç diferansiyel denklem görevi

Yöntem: Sayı, kaynak çalışmada bildirilen deney kapsamıdır; ulusal istatistik veya saha sonucu değildir.

| Gösterge | Deney kapsamındaki sayı | Ön baskının yayın tarihi |
|---|---|---|
| İncelenen deney görevi | 5 | 2026-10-09 |

Kaynaklar: <https://arxiv.org/html/2610.13663v1> · Veriyi indir: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning/data/study-experimental-scope?lang=tr&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/russian-researchers-test-llm-agents-for-neural-network-tuning/data/study-experimental-scope?lang=tr&format=csv)

## Kaynaklar

- [arXiv preprint by Kurchatov Institute, MEPhI and MIPT researchers](<https://arxiv.org/html/2610.13663v1>) (Kaynak kontrolü: 2026-10-13; Yayın: 2026-10-09)

---

Alıntı için yukarıdaki kalıcı adresi kullanın. [Yayın ilkeleri ve düzeltmeler](https://newsverum.com/tr/editorial)