1362 पेपर
यह शोध पत्र Helium को प्रस्तुत करता है, जो एक वर्कफ़्लो-जागरूक सर्विंग फ्रेमवर्क है जो एजेंटिक LLM वर्कलोड को क्वेरी प्लान के रूप में मॉडल करने के लिए प्रोएक्टिव कैशिंग और कैश-अवेयर शेड्यूलिंग जैसे डेटा सिस्टम सिद्धांतों को लागू करता है, जिससे रेडंडेंसी (अनावश्यकता) समाप्त होती है और मौजूदा सिस्टमों की तुलना में 1.56x तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक ग्राफ-आधारित मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो स्थानीय अवलोकन और पड़ोसी-आधारित संदेश एकत्रीकरण के साथ केंद्रीकृत प्रशिक्षण का लाभ उठाकर विकेंद्रीकृत सहकारी यूएवी (UAV) झुंडों को आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरण में उच्च कवरेज और मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र बड़े पैमाने पर समुद्री तेल रिसाव पर प्रतिक्रिया देने के लिए स्वायत्त सतह वाहन युग्मों (autonomous surface vehicle duos) के बेड़े को समन्वित करने हेतु एक स्केलेबल, समग्र ढांचा प्रस्तुत करता है, जो जोखिम-भारित बहु-रिसाव रूटिंग के लिए एक हाइब्रिड अनुकूलन एल्गोरिदम को सटीक बूम-टोइंग निष्पादन के लिए स्थिर फीडबैक-लीनियराइजेशन और PID नियंत्रकों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि एआई एजेंटों के बड़े पैमाने के पारिस्थितिक तंत्रों के भीतर जैविक, पीयर-टू-पीयर (सहकर्मी-से-सहकर्मी) सीखने की गतिशीलता का अवलोकन करना, पारंपरिक द्वैतवादी अंतःक्रियाओं से आगे बढ़कर, बहु-एजेंट शैक्षिक प्रणालियों और मानव-एआई भागीदारी के सिद्धांतगत डिजाइन को सूचित करने के लिए एक स्वाभाविक खिड़की प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल, जेनेरिक मल्टीएजेंट प्रशिक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो डीप जेनरेटिव मॉडल्स (जेनरेटिव बेस्ट रिस्पॉन्स) के साथ मोंटे-कार्लो ट्री सर्च और नैश बारगेनिंग अवधारणाओं को जोड़ता है ताकि प्रतिद्वंद्वी मॉडलिंग और बारगेनिंग को स्वचालित किया जा सके, जिससे एजेंट डील-ऑर-नो-डील जैसे अपूर्ण सूचना वाले खेलों में मानव-स्तर का सामाजिक कल्याण और बातचीत स्कोर प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र दो-खिलाड़ी सामान्य-योग स्टैकलवर्ग (Stackelberg) स्टोकेस्टिक खेलों के लिए एक नवीन पॉलिसी इटरेशन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो लीडर के प्रदर्शन में निरंतर सुधार की गारंटी देता है और एक मायोपिक (myopic) लीडर के तहत पारेटो फ्रंट (Pareto front) पर अभिसरित होता है, जो मौजूदा विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है जिनमें ऐसे गारंटियों का अभाव है।
SERN एक बैंडविड्थ-अनुकूली क्रॉस-रियलिटी फ्रेमवर्क है जो प्रेडिक्टिव मॉडलिंग और एडेप्टिव कंट्रोल के माध्यम से हाई-फिडेलिटी वर्चुअल ट्विन्स को फिजिकल रोबोट्स के साथ मजबूती से जोड़ता है, जो बाधित संचार के तहत टाइट वर्चुअल-रियल अलाइनमेंट बनाए रखते हुए, कंटेस्टेड एनवायरनमेंट्स में नेविगेशन सफलता दर और सिचुएशनल अवेयरनेस में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र दो-खिलाड़ी परिमित-क्षितिज रैखिक द्विघातीय गैर-शून्य-योग खेलों (two-player finite-horizon linear quadratic nonzero-sum games) के लिए एक इष्टतम संशोधित फीडबैक रणनीति प्रस्तावित करता है जो मापने योग्य विचलन गतिकी (measurable deviation dynamics) के साथ नाममात्र के खेल को संवर्धित करके कार्यान्वयन संबंधी खामियों की भरपाई करता है, जिससे अवस्था प्रक्षेपवक्र (state trajectory) और लागत के संदर्भ में मानक संतुलन-व्युत्पन्न फीडबैक की तुलना में स्थानीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र QLLM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन MARL फ्रेमवर्क है जो पारंपरिक, पैरामीटर-भारी मिक्सिंग नेटवर्क को लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा जनरेट किए गए प्रशिक्षण-मुक्त, व्याख्या योग्य क्रेडिट असाइनमेंट फंक्शन से बदल देता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त सीखने योग्य पैरामीटर के विभिन्न बेंचमार्क में बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।
Aitomia एक AI-संचालित इंटेलिजेंट असिस्टेंट प्लेटफॉर्म है जो बड़े लैंग्वेज मॉडल एजेंटों को MLatom सॉफ्टवेयर के साथ एकीकृत करता है ताकि विशेषज्ञों और गैर-विशेषज्ञों दोनों को एक उपयोगकर्ता के अनुकूल चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से जटिल कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो को स्वायत्त रूप से सेटअप करने, चलाने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाकर परमाणु (atomistic) और क्वांटम रासायनिक सिमुलेशनों का लोकतंत्रीकरण और त्वरण किया जा सके।