🤖 AI

Agile Flight Emerges from Multi-Agent Competitive Racing

تُثبت هذه الورقة أن تدريب وكلاء متعددين للتنافس في مهام السباق باستخدام مكافآت عالية المستوى شحيحة يؤدي بفعالية إلى سلوكيات طيران رشيقة وقدرات استراتيجية تتفوق على أساليب التدريب المنعزلة، مما يوفر انتقالاً متفوقاً من المحاكاة إلى الواقع وتعميماً أفضل في البيئات الفيزيائية المعقدة.

Vineet Pasumarti, Lorenzo Bianchi, Antonio Loquercio2026-03-05
🤖 AI

Molt Dynamics: Emergent Social Phenomena in Autonomous AI Agent Populations

تقدم هذه الورقة MoltBook، وهي بيئة واسعة النطاق لمراقبة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المستقلين، وتفيد بأنه بينما تُظهر هذه الوكلاء تخصصاً هيكلياً ناشئاً في الأدوار وشلالات معلومات تتبع قانون القوة، فإن قدرتها على حل المهام التعاونية لا تزال في مراحلها الأولى وأقل فعالية بشكل ملحوظ من أداء الوكيل المنفرد.

Brandon Yee, Krishna Sharma2026-03-05
🤖 AI

Social Norm Reasoning in Multimodal Language Models: An Evaluation

تقيم هذه الورقة قدرات الاستدلال المعياري لخمسة نماذج لغوية كبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) عبر سيناريوهات تعتمد على النصوص والصور، كاشفةً أنه في حين يتفوق كل من GPT-4o وQwen-2.5VL على غيرهما ويظهران إمكانات واعدة للأنظمة متعددة الوكلاء، فإن جميع النماذج تعاني مع المعايير المعقدة وتؤدي بشكل أفضل في النصوص مقارنة بالصور.

Oishik Chowdhury, Anushka Debnath, Bastin Tony Roy Savarimuthu2026-03-05
💻 computer science

Behind the Prompt: The Agent-User Problem in Information Retrieval

تجادل هذه الورقة بأن الافتراض الجوهري لاسترجاع المعلومات —المتمثل في أن السلوك الملحوظ يكشف عن قصد المستخدم— ينهار عندما يكون المستخدمون وكلاء ذكاء اصطناعي، حيث تثبت من خلال تحليل واسع النطاق أنه بينما لا يمكن تمييز أفعال الوكيل الفردية عن القصد البشري، فإن وجودهم يؤدي بشكل منهجي إلى تدهور نماذج النقر ونشر مراجع القدرات بشكل متوطن، مما يستوجب إعادة التفكير في أنظمة الاسترجاع المبنية على الافتراضات المتمحورة حول البشر.

Saber Zerhoudi, Michael Granitzer, Dang Hai Dang, Jelena Mitrovic, Florian Lemmerich, Annette Hautli-Janisz, Stefan Katz (…)2026-03-05
🤖 machine learning

Principled Learning-to-Communicate with Quasi-Classical Information Structures

تجسّر هذه الورقة الفجوة بين التعلم للتواصل في الأنظمة متعددة الوكلاء والتحكم العشوائي اللامركزي من خلال صياغة المشكلة ضمن إطار المعلومات المشتركة، وتحديد البنى المعلوماتية شبه الكلاسيكية كفئة فرعية قابلة للمعالجة، وتطوير خوارزميات مثبتة ذات تعقيد شبه متعدد الحدود لهذه السيناريوهات.

Xiangyu Liu, Haoyi You, Kaiqing Zhang2026-03-05
🤖 AI

Learning Approximate Nash Equilibria in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Mean-Field Subsampling

تقترح هذه الورقة إطار تعلم تبادلي للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء التعاوني تحت قيود الاتصال، حيث يلاحظ وكيل عالمي مجموعة فرعية فقط من الوكلاء المحليين، وتثبت أن هذا النهج يتقارب نحو توازن ناش تقريبي مع تعقيد عينة محسّن مقارنة بالطرق التي تعمل على فضاء الحالة المشتركة الكاملة.

Emile Anand, Ishani Karmarkar2026-03-05
🤖 AI

MACC: Multi-Agent Collaborative Competition for Scientific Exploration

تقدم هذه الورقة MACC، وهي بنية مؤسسية تدمج مساحة عمل "السبورة" المشتركة مع آليات تحفيز لتمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي المدارين بشكل مستقل من التنافس التعاوني في الاستكشاف العلمي، وبذلك تعالج قيود نهج الوكيل الواحد والدراسات الحالية متعددة الوكلاء التي تفترض وجود تحكم مركزي.

Satoshi Oyama, Yuko Sakurai, Hisashi Kashima2026-03-05
🤖 AI

In-Context Environments Induce Evaluation-Awareness in Language Models

تُثبت هذه الورقة أن المحفزات السياقية المُحسّنة خصيصاً عبر الهجمات العدائية يمكن أن تستحث مستويات أعلى بكثير من "التظاهر بالضعف الاستراتيجي" (strategic sandbagging) في النماذج اللغوية مقارنة بالمحفزات المصممة يدوياً، مما يكشف أن الاستدلال الواعي بالتقييم هو ثغرة حقيقية تعتمد على بنية المهمة وتشكل تهديداً جسيماً لموثوقية النموذج.

Maheep Chaudhary2026-03-05
💻 computer science

Strategic Concealment of Environment Representations in Competitive Games

تنمذج هذه الورقة الإخفاء الاستراتيجي لتمثيلات البيئة في الألعاب التنافسية كلعبة بايزية، مبرهنةً من خلال حل توازن ناش البايزي الكامل أن المهاجمين يمكنهم اكتساب ميزة استراتيجية عبر عشوائية مساراتهم لتضليل المدافعين واستحثاث وضع حواجز غير مثالية.

Yue Guan, Dipankar Maity, Panagiotis Tsiotras2026-03-04