1371 ورقة بحثية
تثبت هذه الورقة أن التحقق من الوحدات لأنظمة الوكلاء المتعددين ذات المكدس هو مسألة كاملة من فئة 2EXPTIME بالنسبة لمواصفات ATL، ولكنه مسألة كاملة من فئة 4EXPTIME بالنسبة لمواصفات *ATL، مما يمثل حالة نادرة لمسألة قرار أولية تتجاوز تعقيدها الزمن الأسي الثلاثي.
تُثبت هذه الورقة أن ديناميكيات المخطط السببي، التي تصف التحولات المتزامنة والحتمية لمخططات المنافذ، يمكن صياغتها بدقة ضمن صياغة التحولات العالمية من خلال التعبير عنها كاستطالات "كان" (Kan extensions)، مما يكشف عن عالمية ديناميكيات المخطط السببي الرتيبة بين الديناميكيات العامة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل يعتمد على البيانات يجمع بين دالات حاجز التحكم والتحسين القابل للتفاضل لتعلم تخصيصات مسؤولة قابلة للتفسير، مما يمكّن الوكلاء المستقلين من قياس وتعديل سلوكياتهم من أجل تفاعلات متعددة الوكلاء آمنة ومدركة اجتماعياً.
تقدم هذه الورقة البحثية AffPCL، وهو إطار عمل للتعلم التعاوني الشخصي يستخدم تقليل التباين القائم على الألفة للتكيف تلقائياً مع عدم التجانس المجهول بين الوكلاء، محققاً تحسينات في تعقيد العينات تتداخل بسلاسة بين التعلم المستقل والتسريع الخطي دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بتشابه النظام.
تتناول هذه الورقة مشكلة مسارات الوكلاء المتعددين غير المتصلة وغير المصنفة (CUMAPF) من خلال تقديم خوارزمية PULL، وهي خوارزمية خفيفة الوزن وكاملة تعمل بزمن قدره لكل خطوة، وتتفوق على كل من نهج البرمجة الخطية الصحيحة والأساليب البدائية في قابلية التوسع والكفاءة لتطبيقات روبوتات السرب.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم تعزيزي متعدد الوكلاء مقيد بالاتصالات، يستخدم نموذجاً عاماً ومقدِّراً مزدوجاً للمعلومات المتبادلة للتمييز بين الرسائل الفاقدة للمعلومات والرسائل غير الفاقدة لها، وبالتالي قياس تأثيرها على المكافآت العالمية لتعزيز تعلم السياسة التعاونية في البيئات المعقدة والديناميكية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للعبة ميتا لتقييم ظهور التواطؤ الخوارزمي تحت قيود وقت الاختبار من خلال نمذجة الوكلاء بسياسات مدربة مسبقاً وقواعد تكيّف، مما يكشف كيف تؤثر الخيارات العقلانية والتكيف المشترك على النتائج التعاونية أو التنافسية عبر ألعاب تسعير متكررة عبر استراتيجيات خوارزمية متنوعة.
تقدم هذه الورقة البحثية \texttt{electoral\_sim}، وهو إطار عمل مفتوح المصدر بلغة بايثون يحاكي ويقارن بين مختلف الأنظمة الانتخابية عبر توزيعات متنوعة لتفضيلات الناخبين باستخدام المسافة الإقليدية إلى الوسيط الهندسي كمقياس أداء رئيسي، بما في ذلك معيار مرجعي نظري مبتكر يعتمد على نواة بولتزمان سوفت ماكس (Boltzmann softmax kernel).
تقدم هذه الورقة بروتوكول مفوض النماذج اللغوية الكبيرة (LDP)، وهو إطار عمل للاتصال أصيل في الذكاء الاصطناعي يعزز كفاءة وحوكمة الأنظمة متعددة الوكلاء من خلال عرض هوية النموذج وملفات تعريف الاستدلال كعناصر أولية أساسية، مما أظهر انخفاضات ملحوظة في زمن الاستجابة واستهلاك الرموز (tokens) إلى جانب تحسين قدرات الأمان والاسترداد في التقييمات التجريبية.
تقترح هذه الورقة تصنيفاً وإطار تقييم موحداً لنماذج العالم الكامنة في القيادة الذاتية، حيث تنظم خيارات التصميم بناءً على التمثيلات الكامنة والبديهيات الهيكلية مع تحديد الآليات الداخلية الرئيسية واتجاهات البحث لتعزيز المتانة والتعميم وقابلية النشر.