26898 पेपर
यह शोध पत्र MCPHunt प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-सर्वर MCP एजेंटों में क्रॉस-बाउंड्री क्रेडेंशियल प्रोपेगेशन के मूल्यांकन के लिए पहला नियंत्रित बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि नीति-उल्लंघन करने वाले डेटा प्रवाह दुर्भावनापूर्ण इरादे के बजाय वर्कफ़्लो टोपोलॉजी के कारण बार-बार होते हैं और इन्हें प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से आंशिक रूप से कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र OBJECTGRAPH (.og) को प्रस्तुत करता है, जो एक नेटिव फ़ाइल फॉर्मेट है जो दस्तावेज़ों को रैखिक टेक्स्ट के बजाय ट्रैवर्स करने योग्य, टाइप किए गए नॉलेज ग्राफ के रूप में पुनर्कल्पित करता है, जिससे स्वायत्त LLM एजेंट मार्काडाउन के एक सख्त सुपरसेट के माध्यम से केवल प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करके बिना किसी सटीकता हानि के 95.3% तक टोकन की कमी प्राप्त कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक कॉन्फ़िगर करने योग्य, ग्रिड-जागरूक एजेंट-आधारित मॉडल को प्रस्तुत करता है जिसे पायथन (Python) में कार्यान्वित किया गया है ताकि व्यवस्थित रूप से यह विश्लेषण किया जा सके कि बुनियादी ढाँचे की बाधाएँ, उपयोगकर्ता व्यवहार और समन्वय रणनीतियाँ इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग प्रणालियों में सेवा-स्तर के प्रदर्शन और कुल ग्रिड लोड दोनों को कैसे प्रभावित करती हैं।
यह शोध पत्र निश्चित, हार्ड-कोडेड मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर की सीमाओं को दूर करने के लिए विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं और संदर्भों के अनुसार वर्कफ़्लो को अनुकूलित करते हुए, रनटाइम पर गतिशील रूप से ऑन-डिमांड, व्यक्तित्व-आधारित एजेंटों को उत्पन्न करने के लिए एक पाइपलाइन प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि प्रक्रियात्मक बहु-चरण कार्यों (procedural multi-turn tasks) के लिए, सरल इन-कॉन्टेक्स्ट प्रॉम्प्टिंग जहाँ मॉडल स्वयं ऑर्केस्ट्रेशन करता है, जटिल बाहरी एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क्स से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे फ्रंटियर मॉडल्स के लिए बाद वाले अप्रासंगिक हो जाते हैं।
यह शोध पत्र रिलेशनल इंडक्टिव बायस (relational inductive biases) पर आधारित एक वर्गीकरण प्रस्तावित करके ग्राफ वर्ल्ड मॉडल्स (GWMs) के उभरते अनुसंधान प्रतिमान को प्रस्तुत और एकीकृत करता है, ताकि क्लासिकल फ्लैट-टेंसर मॉडल्स की सीमाओं को संबोधित किया जा सके, साथ ही संरचित परिवेश मॉडलिंग के लिए प्रमुख डिजाइन सिद्धांतों, प्रतिनिधि कार्यों और भविष्य की दिशाओं को रेखांकित किया जा सके।
यह शोध पत्र HealthFormer को प्रस्तुत करता है, जो 15,000 व्यक्तियों पर प्रशिक्षित एक जनरेटिव मल्टीमॉडल ट्रांसफार्मर है जो कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण के बिना विविध शारीरिक प्रक्षेपवक्रों (physiological trajectories) का पूर्वानुमान लगाता है और नैदानिक हस्तक्षेपों का अनुकरण करता है, तथा स्थापित जोखिम स्कोर से बेहतर प्रदर्शन करता है और कई कोहॉर्ट्स में हस्तक्षेप परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करता है।
यह शोध पत्र LAPITHS फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है ताकि उन दावों की सैद्धांतिक वैधता को चुनौती दी जा सके कि CENTAUR जैसे AI मॉडल मानव-समान संज्ञान रखते हैं, और इसके बजाय यह तर्क दिया जाता है कि उनका प्रदर्शन वास्तविक संज्ञानात्मक संभाव्यता के बजाय व्यवहारवादी पैटर्न से उत्पन्न होता है।
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे विजुअल प्राइमिंग (visual priming), जिसमें व्यवहारिक इमेजरी और कलर-कोडेड रिवॉर्ड मैट्रिसेस शामिल हैं, इटरेटेड प्रिज़नर्स डिलेमा (Iterated Prisoner's Dilemma) में विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के सहकारी निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रभावित करती है, जो विजुअल संकेतों के प्रति महत्वपूर्ण संवेदनशीलता और विभिन्न मॉडल्स में शमन रणनीतियों (mitigation strategies) की परिवर्तनशील प्रभावशीलता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र ज्ञान आधार (नॉलेज बेस) के ग्राफ-आधारित इंस्टेंशिएशन के बजाय सीधे उस पर कार्य करने वाली एक स्प्लिटिंग तकनीक को पेश करके और उसे सामान्यीकृत करके एज़म्प्शन-बेस्ड आर्गुमेंटेशन की कम्प्यूटेशनल जटिलता को संबोधित करता है, जिससे घातीय वृद्धि (एक्सपोनेंशियल ग्रोथ) से बचा जा सके और कुशल, डिवाइड-एंड-कॉन्कर रीजनिंग सक्षम हो सके।