💻 computer science

On Qualitative Preference in Alternating-time Temporal Logic with Strategy Contexts

تقترح هذه الورقة امتداداً لمنطق الزمن المتبادل (ATL) بسياقات الاستراتيجية عبر إضافة تفضيلات ثنائية على المسارات، مع توفير تقنيات ترجمة لإزالة هذه التفضيلات ورسم خرائط لهذا المنطق إلى منطق شجرة الحساب المكمم (QCTL) من أجل الاستدلال الخوارزمي حول توازن الألعاب.

Dimitar P. Guelev2026-02-12
🤖 AI

Convergence and Connectivity: Dynamics of Multi-Agent Q-Learning in Random Networks

تتقصى هذه الورقة تقارب تعلم كيو متعدد الوكلاء (multi-agent Q-learning) في ألعاب البوليماتريكس الشبكية، حيث تضع شروطاً كافية للوصول إلى توازن فريد ضمن نماذج شبكات "إيردوس-ريني" (Erdős-Rényi) ونماذج الكتل العشوائية (Stochastic Block)، وذلك من خلال تحليل التفاعل بين معدلات الاستكشاف، والمكافآت، واحتمالات التفاعل.

Dan Leonte, Aamal Hussain, Raphael Huser, Francesco Belardinelli, Dario Paccagnan2026-02-12
🤖 AI

Authenticated Workflows: A Systems Approach to Protecting Agentic AI

تقترح هذه الورقة "سير عمل موثق"، وهو إطار أمني حتمي يحمي الذكاء الاصطناعي الوكيل عبر فرض النزاهة التشفيرية وإنفاذ السياسات القائمة على القصد عبر المطالبات، والأدوات، والبيانات، والسياق، مما يستبدل بفعالية الدفاعات الاحتمالية ببيئة تشغيل عالمية وقابلة للتوسع.

Mohan Rajagopalan, Vinay Rao2026-02-12
🤖 AI

Protecting Context and Prompts: Deterministic Security for Non-Deterministic AI

تقترح هذه الورقة إطار عمل أمني مبتكر لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة يستخدم الأصول التشفيرية —المطالبات الموثقة والسياق المنيع ضد التلاعب— مدمجة مع جبر سياسات صوري لتوفير حماية وقائية مثبتة ضد هجمات حقن المطالبات والتلاعب بالسياق.

Mohan Rajagopalan, Vinay Rao2026-02-12
🤖 machine learning

Beyond Task Performance: A Metric-Based Analysis of Sequential Cooperation in Heterogeneous Multi-Agent Destructive Foraging

تقترح هذه الورقة مجموعة مبتكرة ومتعددة المستويات من المقاييس العامة المصممة لتوصيف التعاون والتنسيق والاعتمادية في الأنظمة متعددة الوكلاء غير المتجانسة، مع التحقق من صحتها من خلال سيناريو بحث عن الطعام تدميري يتضمن تبعات مهام متسلسلة.

Alejandro Mendoza Barrionuevo, Samuel Yanes Luis, Daniel Gutiérrez Reina, Sergio L. Toral Marín2026-02-12
🤖 AI

Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis

تقترح هذه الورقة إطار عمل يدمج التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء (MARL) مع محاكاة المناخ للانتقال من مجرد تقييم السياسات القائمة إلى التخليق الفعلي لمسارات السياسات المثلى، مع معالجة التحديات الرئيسية مثل القابلية للتوسع، وعدم اليقين، وقابلية التفسير.

James Rudd-Jones, Mirco Musolesi, María Pérez-Ortiz2026-02-11
🤖 AI

Leveraging LLM Agents and Digital Twins for Fault Handling in Process Plants

تقترح هذه الورقة إطار عمل منهجي يدمج وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مع التوأم الرقمي لتمكين التعامل الذاتي مع الأعطال في محطات العمليات، وذلك باستخدام التوأم كمستودع للمعرفة وبيئة محاكاة للتحقق من صحة الإجراءات التصحيحية.

Milapji Singh Gill, Javal Vyas, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz2026-02-11
🤖 AI

Axiomatic Choice

تقدم هذه الورقة "الاختيار البديهي" (Axiomatic Choice)، وهو إطار عمل رسمي يستخدم بديهيات معيارية لاستيعاب مخاوف متنوعة في اتخاذ القرار — مثل الأخلاقيات والعدالة الإجرائية — لتحليل تقييم القرارات، والشفافية، والمتناقضات المتأصلة في تبرير الخيارات.

Ben Abramowitz, Nicholas Mattei2026-02-11
🤖 AI

Agentifying Agentic AI

تقترح هذه الورقة سد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي الحديث القائم على البيانات ونظرية الأنظمة متعددة الوكلاء الصورية من خلال دمج أطر عمل مهيكلة مثل بنيات (BDI) وتصميم الآليات لإنشاء ذكاء اصطناحي وكيل أكثر قدرة على الاستنتاج والتعاون والمساءلة.

Virginia Dignum, Frank Dignum2026-02-11
💬 NLP

Collective Behavior of AI Agents: the Case of Moltbook

يكشف تحليل لمنصة التواصل الاجتماعي "مولتبوك" (Moltbook) المخصصة للذكاء الاصطناعي فقط أنه بينما تُظهر وكلاء الذكاء الاصطناعي سلوكيات جماعية وانتظامات إحصائية مشابهة للمجتمعات البشرية عبر الإنترنت، فإنهم يُظهرون أيضاً اختلافات متميزة في كيفية توسع التفاعل والشعبية.

Giordano De Marzo, David Garcia2026-02-11