🤖 machine learning

LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

تقترح الورقة البحثية إطار عمل LMAC، وهو إطار عمل مبتكر يسخر النماذج اللغوية الكبيرة لتصميم وتحسين بروتوكولات الاتصال بشكل تكراري، مما يمكن الأنظمة متعددة الوكلاء التعاونية من إعادة بناء الحالات الأساسية بدقة وتجانس أكبر، وبالتالي التفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية في مختلف الاختبارات المعيارية.

Sangjun Bae, Yisak Park, Sanghyeon Lee, Seungyul Han2026-05-19
💻 computer science

The Dynamics of Policy Gradient in Social Dilemmas with Partner Selection

تقدم هذه الورقة حلاً تحليلياً لديناميكيات تدرج السياسة في المعضلات الاجتماعية مع اختيار الشريك، مبرهنةً على أن التباين السكاني شرط ضروري للتعاون، ومستنتجةً الشروط الكافية لظهوره من خلال نموذج عشوائي يلتقط آثار توزيع الخصوم ومعدلات التعلم.

Benedict Russell, Chin-wing Leung, Paolo Turrini2026-05-19
🤖 machine learning

Beyond Scaling: Agents Are Heading to the Edge

تجادل هذه الورقة البحثية بضرورة انتقال الوكلاء الشخصيين من البنى المركزية القائمة على السحابة إلى بنى قائمة على الحافة لتجاوز قيود المعالجة عن بُعد، بما يضمن التنفيذ منخفض زمن الاستجابة، والحفاظ على السياق المحلي، والتحسين المستدام الضروري للذكاء الوكيل الفعال.

Chunlin Tian, Dongqi Cai, Wanru Zhao, Nicholas D. Lane2026-05-19
🔢 mathematics

Efficient Gradient Methods for Distributed Saddle Problems

تؤسس هذه الورقة أسساً نظرية صارمة لمشكلات السرج الموزعة من خلال تقديم طريقة فك ارتباط مبتكرة تحقق تعقيد اتصال أمثل ضمن أطر عدم احترام الصفر وامتداد التدرج، مع توسيع هذه النتائج المتطورة أيضاً لتشمل الفئة الأوسع من مشكلات المتباينات المتغيرة.

Ruichen Luo, Anton Rodomanov, Sebastian U. Stich2026-05-19
💰 quantitative finance

From Model Design to Organizational Design: Complexity Redistribution and Trade-Offs in Generative AI

تقدم هذه الورقة إطار عمل "العمومية-الدقة-البساطة" (GAS) لتجادل بأنه في حين يوفر الذكاء الاصطناٍ التوليدي بساطةً للمستخدم، فإنه في الواقع يعيد توزيع التعقيد على البنية التحتية التنظيمية والكوادر البشرية، مما يجعل الميزة التنافسية معتمدة على إتقان هذا التحول من خلال التصميم الاستراتيجي بدلاً من مجرد التبني.

Sharique Hasan, Alexander Oettl, Sampsa Samila2026-05-18
🤖 machine learning

TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination

تقدم الورقة البحثية TeamTR، وهو إطار عمل للضبط الدقيق القائم على منطقة الثقة (trust-region) يعمل على التخفيف من حدة انزياحات الإشغال المتراكمة في أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء، وذلك عبر إعادة أخذ عينات المسارات بعد كل تحديث، مما يحقق تحسينات صارمة في الأداء وتنسيقًا فائقًا مقارنة بالنماذج المرجعية التسلسلية.

Yi Xie, Siao Liu, Falong Fan, Yuanqi Yao, Yue Zhao, Bo Liu2026-05-18
🤖 AI

SMCEvolve: Principled Scientific Discovery via Sequential Monte Carlo Evolution

يقدم SMCEvolve إطاراً مبدئياً للاكتشاف العلمي المدفوع بالنماذج اللغوية الكبيرة يعيد صياغة البحث عن البرامج كعملية أخذ عينات بمونتي كارلو المتسلسلة، مما يوفر ضمانات تقارب ونطاقات تعقيد العينات المحدودة مع التفوق على الأنظمة الرائدة في مجالاتها عبر مختلف الاختبارات المرجعية وبعدد أقل من استدعاءات النماذج اللغوية الكبيرة.

Jiachen Jiang, Huminhao Zhu, Zhihui Zhu2026-05-18
💻 computer science

Estimated Dynamic Equilibrium Model: Supply and Demand as a Sample Path of a Stochastic Process

تقدم هذه الورقة نموذج التوازن الديناميكي المقدر (EDEM)، وهو إطار عمل قائم على الوكلاء يوضح كيف يؤدي أخذ عينات متتالية من أسعار توازن السوق من الذيل العلوي لتوزيعات العروض المشوشة إلى خلق انحياز إحصائي يدفع نمو الأسعار الأسي وعدم التوازن المستمر دون اشتراط عدم عقلانية المستثمرين أو تفاؤلهم.

Mikhail L. Arbuzov, Sisong Bei, Alexey Shvets2026-05-18
🤖 AI

Who Owns This Agent? Tracing AI Agents Back to Their Owners

تقدم هذه الورقة أول بروتوكول عملي لإسناد الوكلاء، مما يمكّن البائعين من تتبع وكلاء الذكاء الاصطناه المستقلين وصولاً إلى حساباتهم الناشرة عبر حقن "كناري" (canaries) قوية في تدفقات التفاعل لا يمكن كبحها دون إضعاف أداء الوكيل.

Ruben Chocron, Doron Jonathan Ben Chayim, Eyal Lenga, Gilad Gressel, Alina Oprea, Yisroel Mirsky2026-05-18
💻 computer science

Multi-Agent Cooperative Transportation: Optimal and Efficient Task Allocation and Path Finding

تتناول هذه الورقة الفجوة في الأنظمة متعددة الوكلاء لنقل العناصر الكبيرة من خلال صياغة مسألة تخصيص مهام النقل والبحث عن المسار التعاوني (CT-TAPF)، واقتراح حل أمثل يعتمد على استراتيجية التوسع التدريجي، بالإضافة إلى حلول فرعية غير مثالية وفعالة تتفوق على الحلول المرجعية الحالية في تحقيق التوازن بين جودة الحل ووقت التشغيل.

Ning Zhou, Nikolai W. F. Bode, Edmund R. Hunt2026-05-18