# TaReD से जटिल कामों में AI की सफलता बढ़ी

> 9 Oct 2026 के arXiv पेपर के मुताबिक, टूल की जानकारी के आधार पर काम को बार-बार छोटे हिस्सों में बाँटने का यह तरीका, शुरू से अंत तक सफलता दर को 40 प्रतिशत अंक तक बढ़ाता है।

Oossa · 2026-10-09 · https://oossa.com/hi/tared-method-boosts-tool-using-ai-success-on-complex-tasks

Wei‑Xiang Mao के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने TaReD जारी किया है। यह बाहरी टूल इस्तेमाल करने वाले AI एजेंटों के लिए टूल की जानकारी के आधार पर काम को बार-बार छोटे हिस्सों में बाँटने की तकनीक है। यह तरीका टूल की क्षमताओं का एक क्रमबद्ध ढाँचा तैयार करता है और एजेंट को केवल ज़रूरत पड़ने पर ही टूल खोजने देता है। वास्तविक दुनिया के लंबे और कई चरणों वाले कामों पर किए गए प्रयोगों में TaReD ने मौजूदा आधार तरीकों की तुलना में कुल सफलता दर को 40 प्रतिशत अंक तक बढ़ाया। इसका कोड GitHub पर उपलब्ध है, जहाँ कोई भी इसे आज़मा सकता है।

## तथ्य

- पेपर प्रकाशित: Fri Oct 09 2026
- सफलता दर में 40 प्रतिशत अंक तक सुधार

## यह क्यों मायने रखता है

AI असिस्टेंट बनाने वाले डेवलपर जटिल वर्कफ़्लो में अधिक भरोसेमंद प्रदर्शन हासिल कर सकते हैं—वह भी एक बार में टूल की सभी परिभाषाएँ लोड किए बिना।

## स्रोत और संदर्भ

1. [TaReD: Tool-Aware Recursive Decomposition for Long-Horizon Tasks](https://arxiv.org/abs/2610.11268) – arXiv, 2026-10-09

अंतिम अपडेट: 2026-10-09