cs.MA ورقة بحثية

Conflict-Based Search as a Protocol: A Multi-Agent Motion Planning Protocol for Heterogeneous Agents, Solvers, and Independent Tasks

تقترح هذه الورقة بروتوكول البحث القائم على الصراع (CBS) الذي يتيح تخطيط حركة متعدد الوكلاء فعالاً وخالياً من التصادم لفرق غير متجانسة من الروبوتات ذات مهام مستقلة، وذلك عبر استخدام مخطط مركزي ينسق بين حلّالين أحاديي الوكيل متنوعين — تتراوح من الخوارزميات التقليدية إلى الأساليب القائمة على التعلم — من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة للقيود الزمكانية.

Rishi Veerapaneni, Alvin Tang, Haodong He, Sophia Zhao, Viraj Shah, Yidai Cen, Ziteng Ji, Gabriel Olin, Jon Arrizabalaga (…)2026-03-06

💻 computer science

Neural Network-Based Parameter Estimation of a Labour Market Agent-Based Model

تُظهر هذه الدراسة أن إطار استدلال محاكاة قائم على الشبكات العصبية يعمل بفعالية وكفاءة في تقدير المعلمات في نموذج قائم على الوكلاء لسوق العمل واسع النطاق، متفوقاً بذلك على الطرق البايزية التقليدية والإحصاءات الملخصة في استعادة المعلمات الأصلية عبر مختلف أحجام مجموعات البيانات.

M Lopes Alves, Joel Dyer, Doyne Farmer, Michael Wooldridge, Anisoara Calinescu2026-03-06

💻 computer science

Assessing Risks of Large Language Models in Mental Health Support: A Framework for Automated Clinical AI Red Teaming

تقدم هذه الورقة إطار عمل لمحاكاة "الفريق الأحمر" السريري يجمع بين معالجين نفسيين يعملون بالذكاء الاصطناي وتجارب لمرضى افتراضيين ديناميكيين لتقييم أنظمة دعم الصحة النفسية، مما يكشف عن فجوات سلامة حرجة مثل تأكيد الأوهان والفشل في تهدئة مخاطر الانتحار لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين تم اختبارهم في سيناريوهات اضطراب استخدام الكحول.

Ian Steenstra, Paola Pedrelli, Weiyan Shi, Stacy Marsella, Timothy W. Bickmore2026-03-06

💻 computer science

Graph-theoretic Agreement Framework for Multi-agent LLM Systems

تؤسس هذه الورقة إطاراً نظرياً رسومياً صارماً يربط بين أرجحية اللوغاريتم المتقاطع (cross-entropy log-odds) لنماذج المحولات (Transformer) وبين مؤثرات لابلاتس الموقعة لتحليل استقرار الإجماع في أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء، مما يثبت كيف تحدد نظرية التوازن الهيكلي تذبذبات الاستدلال الناتجة عن حالات كامنة غير قابلة للرصد، وتقترح طوبولوجيا الرسوم البيانية الوترية مع اضطرابات طيفية لحل حالات الجمود هذه بشكل حتمي.

Muhammad Umar Javed2026-03-06

💻 computer science

Do Mixed-Vendor Multi-Agent LLMs Improve Clinical Diagnosis?

تُثبت هذه الورقة أن أنظمة التشخيص السريري متعددة الوكلاء التي تستفيد من نماذج لغوية كبيرة متعددة المصادر تتفوق بشكل كبير على الأطر أحادية المصدر من خلال تجميع الانحيازات الاستقرائية المتكاملة للتغلب على أنماط الفشل المشتركة وتحقيق دقة تشخيصية هي الأفضل في فئتها.

Grace Chang Yuan, Xiaoman Zhang, Sung Eun Kim, Pranav Rajpurkar2026-03-06

🔒 cryptography

Beyond Input Guardrails: Reconstructing Cross-Agent Semantic Flows for Execution-Aware Attack Detection

تقدم هذه الورقة البحثية \SysName، وهو إطار عمل مبتكر يعزز أمن الأنظمة متعددة الوكلاء عبر الانتقال من تصفية المدخلات الثابتة إلى التحليل المدرك للتنفيذ من خلال إعادة بناء التدفقات الدلالية عبر الوكلاء، مما يكشف بفعالية عن ناقلات الهجوم المعقدة التي تتجاوز الضوابط الوقائية التقليدية.

Yangyang Wei, Yijie Xu, Zhenyuan Li, Xiangmin Shen, Shouling Ji2026-03-06

💻 computer science

Adaptive Memory Admission Control for LLM Agents

تقترح هذه الورقة نظام التحكم التكيفي في قبول الذاكرة (A-MAC)، وهو إطار عمل يفكك قيمة الذاكرة إلى خمسة عوامل قابلة للتفسير لتمكين إدارة ذاكرة طويلة الأمد شفافة وفعالة ومتكيفة مع المجال لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents)، محققاً توازناً فائقاً بين الدقة والاستدعاء وتقليلاً في زمن الاستجابة مقارنة بالأنظمة الرائدة الحالية.

Guilin Zhang, Wei Jiang, Xiejiashan Wang, Aisha Behr, Kai Zhao, Jeffrey Friedman, Xu Chu, Amine Anoun2026-03-06

🤖 machine learning

RepoLaunch: Automating Build&Test Pipeline of Code Repositories on ANY Language and ANY Platform

تقدم الورقة البحثية RepoLaunch، وهو وكيل يعمل على أتمتة مسار البناء والاختبار لمستودعات الأكواد عبر أي لغة ومنصة، مما يتيح الإنشاء الآلي الكامل لمجموعات بيانات الهندسة البرمجية لأغراض القياس والتدريب لوكلاء البرمجة.

Kenan Li, Rongzhi Li, Linghao Zhang, Qirui Jin, Liao Zhu, Xiaosong Huang, Geng Zhang, Yikai Zhang, Shilin He, Chengxing (…)2026-03-06

💻 computer science

Greedy-based Value Representation for Optimal Coordination in Multi-agent Reinforcement Learning

تقترح هذه الورقة طريقة تمثيل القيمة القائم على الجشع (GVR)، التي تعالج مشكلتي التعميم المفرط النسبي والاتساق الأمثل في التعلم المعزز متعدد الوكلاء من خلال تحويل العقدة المثلى إلى انتقال ذاتي فريد عبر تشكيل الهدف الأدنى وإعادة تشغيل الخبرة الفائقة، مما يؤدي إلى التفوق على الخطوط المرجعية المتطورة في مختلف الاختبارات المعيارية.

Lipeng Wan, Zeyang Liu, Xingyu Chen, Han Wang, Xuguang Lan2026-03-05

💻 computer science

$\aleph$ -IPOMDP: Mitigating Deception in a Cognitive Hierarchy with Off-Policy Counterfactual Anomaly Detection

تقدم الورقة البحثية $\aleph$ -IPOMDP، وهو إطار حوسبي يزود وكلاء التعلم المعزز القائم على النموذج بقدرات كشف الشذوذ وسياسات خارج نطاق الاعتقاد لتحديد ردع الخداع من قبل خصوم أكثر تطوراً، مما يؤدي إلى التخفيف من حدة الاستغلال في الألعاب ذات الدوافع المختلطة والألعاب الصفرية.

Nitay Alon, Joseph M. Barnby, Stefan Sarkadi, Lion Schulz, Jeffrey S. Rosenschein, Peter Dayan2026-03-05

→ السابق التالي ←

cs.MA

Conflict-Based Search as a Protocol: A Multi-Agent Motion Planning Protocol for Heterogeneous Agents, Solvers, and Independent Tasks

Neural Network-Based Parameter Estimation of a Labour Market Agent-Based Model

Assessing Risks of Large Language Models in Mental Health Support: A Framework for Automated Clinical AI Red Teaming

Graph-theoretic Agreement Framework for Multi-agent LLM Systems

Do Mixed-Vendor Multi-Agent LLMs Improve Clinical Diagnosis?

Beyond Input Guardrails: Reconstructing Cross-Agent Semantic Flows for Execution-Aware Attack Detection

Adaptive Memory Admission Control for LLM Agents

RepoLaunch: Automating Build&Test Pipeline of Code Repositories on ANY Language and ANY Platform

Greedy-based Value Representation for Optimal Coordination in Multi-agent Reinforcement Learning

ℵ\alephℵ-IPOMDP: Mitigating Deception in a Cognitive Hierarchy with Off-Policy Counterfactual Anomaly Detection

$\aleph$ -IPOMDP: Mitigating Deception in a Cognitive Hierarchy with Off-Policy Counterfactual Anomaly Detection