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यह शोध पत्र AssetOpsBench प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा और बेंचमार्किंग प्लेटफॉर्म है जिसमें डोमेन-विशिष्ट एजेंटों का एक मल्टीमॉडल इकोसिस्टम, औद्योगिक प्रश्नों का एक क्यूरेटेड डेटासेट और औद्योगिक संपत्ति संचालन एवं रखरखाव के लिए एआई-संचालित कार्य स्वचालन को आगे बढ़ाने और उसका आकलन करने के लिए एक स्वचालित मूल्यांकन प्रणाली शामिल है।
यह सर्वेक्षण वर्तमान शोध की खंडित स्थिति को संबोधित करने के लिए सोशल मिनी-गेम नेविगेशन के लिए पहली एकीकृत वर्गीकरण पद्धति (टैक्सोनॉमी), परिभाषाएं और मूल्यांकन प्रोटोकॉल स्थापित करता है, जिससे एल्गोरिदम की तुलना करने और सीमित, उच्च-एजेंसी वाले वातावरणों में मल्टी-रोबोट नेविगेशन के भविष्य के विकास को निर्देशित करने के लिए एक संरचित आधार प्रदान होता है।
यह शोध पत्र आंशिक लीडर-फॉलोअर कंसेंसस (partial leader-follower consensus) की अवधारणा प्रस्तुत करता है और एक नवीन बूटस्ट्रैप परकोलेशन एंड मीन सबसीक्वेंस रिड्यूस्ड (BP-MSR) एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो गैर-प्रतिकूल फॉलोअर्स के एक उपसमूह को समय-परिवर्तित ग्राफों में लीडर की स्थिति को ट्रैक करने में सक्षम बनाता है, भले ही मानक वैश्विक सुदृढ़ता स्थितियाँ (global robustness conditions) पूरी न हो रही हों।
यह शोध पत्र आंशिक सूचना अपघटन (पार्शियल इंफॉर्मेशन डिकंपोजिशन) पर आधारित एक सूचना-सैद्धांतिक ढांचे को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि रणनीतिक प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, जैसे कि व्यक्तित्व (पर्सोना) सौंपना और परिप्रेक्ष्य अपनाने के लिए प्रोत्साहित करना, के माध्यम से मल्टी-एजेंट एलएलएम प्रणालियों को केवल संकलनों से उच्च-क्रम संरचना वाले एकीकृत समूहों में निर्देशित किया जा सकता है, जिससे मानव-समान संज्ञान का श्रेय दिए बिना मानव सामूहिक बुद्धिमत्ता के सिद्धांतों को प्रतिबिंबित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक सोकोबन-आधारित मल्टी-टर्न गेम का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में अनुनय (persuasion), सतर्कता (vigilance) और कार्य प्रदर्शन के बीच के संबंध की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि ये क्षमताएं विच्छेदनीय (dissociable) हैं और जबकि मॉडल धोखे का पता लगाने में विफल हो सकते हैं, वे सलाह के कथित इरादे के आधार पर अपने तर्क के प्रयास को निरंतर नियंत्रित करते हैं।
यह शोध पत्र CoMAM का प्रस्ताव करता है, जो एक सहयोगात्मक सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है जो मल्टी-एजेंट इंटरैक्शन को एक अनुक्रमिक मार्कोव निर्णय प्रक्रिया के रूप में मॉडल करके और व्यक्तिगत एजेंट सुधारों को समग्र प्रणाली प्रभावकारिता के साथ संरेखित करने के लिए स्थानीय कार्य पुरस्कारों को वैश्विक प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ एकीकृत करके व्यक्तिगत स्मृति प्रणालियों को अनुकूलित करता है।
यह शोधपत्र मल्टी-रोबोट सिस्टम के लिए एक नवीन लीडर-आधारित वितरित एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो सूचना के एकल दौर के हस्तांतरण के आधार पर वास्तविक समय में एज (edge) जोड़ने और हटाने के लिए एक केंद्रीय नोड का उपयोग करके अज्ञात विक्षोभों और संचार विलंबों के तहत नेटवर्क कनेक्टिविटी को कुशलतापूर्वक बनाए रखता है, जिससे निर्णय लेने का समय नोड्स की संख्या के साथ बढ़ने के बजाय ग्राफ के व्यास (diameter) के साथ घट जाता है।
यह शोध पत्र अज्ञात परिचालन संदर्भों वाले वातावरण में मल्टी-रोबोट समन्वय को संबोधित करता है, जिसमें समस्या को मल्टी-रोबोट कॉन्टेक्स्ट-अनसर्टेन स्टोकेस्टिक शॉर्टेस्ट पाथ (MR-CUSSP) के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है और एक दो-चरणीय समाधान प्रस्तावित किया गया है जो संदर्भ पहचान के लिए समन्वित अनुमान (coordinated inference) को सुरक्षित, संदर्भ-जागरूक पथ नियोजन के लिए लेक्सिकोग्राफिक कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र क्लाइमेटएजेंट्स (ClimateAgents) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट एआई फ्रेमवर्क है जो परिकल्पना सृजन से लेकर संरचित रिपोर्टिंग तक के अनुकूल, व्याख्यात्मक और अंतःविषय अनुसंधान वर्कफ़्लो करने के लिए सहयोगात्मक, डोमेन-विशिष्ट एजेंटों को एकीकृत करके सामाजिक-जलवायु गतिशीलता विश्लेषण को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र विभिन्न संरचनात्मक व्यवस्थाओं के बीच विभिन्न वैल्यू-फंक्शन एप्रोक्सिमेशन के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए वास्तविक डेटा पर आधारित मल्टी-पार्टी नेगोशिएशन गेम्स के लिए एक कॉन्फ़िगर करने योग्य बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो अंततः बाध्यकारी प्रतिबद्धताओं के तहत मजबूत दीर्घकालिक योजना बनाने में सक्षम एजेंटों की आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।