---
title: การทดสอบตัวกรองคาลมานในวงจรแก้ไขโค้ดด้วยปัญญาประดิษฐ์: ผลลัพธ์ที่แตกต่างระหว่างแบบจำลองและสถานการณ์จริง
url: https://www.dataloco.com/th/story-84
published: 2026-10-28T09:38:39+00:00
language: th
section: นักพัฒนา
source: https://habr.com/ru/articles/1098756/?utm_campaign=1098756&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: pytho
publisher: Dataloco
---

# การทดสอบตัวกรองคาลมานในวงจรแก้ไขโค้ดด้วยปัญญาประดิษฐ์: ผลลัพธ์ที่แตกต่างระหว่างแบบจำลองและสถานการณ์จริง

ผู้วิจัยทำการทดลองเพื่อประเมินประสิทธิภาพของตัวกรองคาลมานในการจัดการวงจรแก้ไขโค้ดที่ขับเคลื่อนโดยเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างแบบจำลองเชิงตัวเลขกับระบบปฏิบัติการจริง

ในการจำลองสถานการณ์แบบง่าย ตัวกรองคาลมานช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการประมาณสถานะและลดขนาดของการแก้ไขลงได้อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม เมื่อทดสอบกับเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์จริง ไม่พบข้อได้เปรียบเพิ่มเติมจากการใช้ตัวกรองดังกล่าว

การทดลองใช้โมเดลภาษา gpt-6.1-sol ในการปรับปรุงโค้ดภาษาไพธอน โดยวัดผลด้านความถูกต้อง เวลาในการประมวลผล และการใช้หน่วยความจำ ระบบสร้างคำตอบทั้งหมด 720 รายการ แบ่งเป็น 144 รายการสำหรับการปรับเทียบและ 576 รายการสำหรับการประเมินผล

โครงสร้างการประเมินประกอบด้วยเส้นทางการทำงาน 48 เส้นทาง ซึ่งเกิดจากภารกิจ 6 รายการ คูณด้วยจำนวนรอบทำซ้ำ 2 ครั้ง และโหมดการทำงาน 4 แบบ แต่ละเส้นทางมีขั้นตอนการแก้ไขโค้ดต่อเนื่องกัน 6 รอบ โดยมีการโต้ตอบระหว่างผู้เขียนและผู้วิจารณ์

ผู้วิจัยเปรียบเทียบวิธีการตัดสินใจรับฟังข้อเสนอแนะ 4 รูปแบบ ได้แก่ การปฏิบัติตามคำแนะนำของผู้วิจารณ์โดยตรง การใช้กฎทางสถิติคงที่ การใช้วิธีการทำให้เรียบ และการใช้ตัวกรองคาลมาน เพื่อวิเคราะห์ว่าวิธีการใดจัดการกับสัญญาณรบกวนจากคำวิจารณ์ได้ดีที่สุด

ผลการทดลองชี้ให้เห็นว่า แม้ทฤษฎีการควบคุมจะอธิบายปัญหาการแกว่งตัวของวงจรแก้ไขได้ แต่ในทางปฏิบัติ ตัวกรองคาลมานอาจไม่เพียงพอที่จะแก้ปัญหาความไม่แน่นอนของระบบเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างสมบูรณ์