💬 NLP

FOR-Prompting: From Objection to Revision via an Asymmetric Prompting Protocol

यह शोध पत्र FOR-Prompting को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), असममित प्रॉम्प्टिंग प्रोटोकॉल है जो एक डिफेंडर (Defender), एक क्वेश्चनर (Questioner) और एक वैकल्पिक होस्ट (Host) के बीच अंतःक्रियाओं को संरचित करके विविध कार्यों में तर्क और पुनरावृत्ति परिशोधन (iterative refinement) को बढ़ाता है, जिससे छोटे मॉडल भी बिना किसी प्रशिक्षण या मॉडल आंतरिक विवरणों तक पहुँच के, मानक बेसलाइन के तुलनीय या उससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।

He Zhang, Anzhou Zhang, Jian Dai2026-03-10
🤖 machine learning

CRAwDAD: Causal Reasoning Augmentation with Dual-Agent Debate

यह शोध पत्र CRAwDAD को प्रस्तुत करता है, जो एक दोहरी-एजेंट डिबेट फ्रेमवर्क है जो एजेंटों के बीच संरचित संवाद और प्रतिकूल आलोचना (adversarial critique) को सुगम बनाकर तर्क करने वाले भाषा मॉडलों में कारण संबंधी अनुमान (causal inference) को बढ़ाता है, जो पर्ल के कॉज़ल लैडर (Pearl's causal ladder) के सभी स्तरों पर CLadder बेंचमार्क पर सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Finn G. Vamosi, Nils D. Forkert2026-03-10
⚡ electrical engineering

Spoken Conversational Agents with Large Language Models

यह ट्यूटोरियल कैस्केड सिस्टम से लेकर वॉइस-नेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स तक स्पोकन कन्वर्सेशनल एजेंट्स के विकास को रेखांकित करता है, जिसमें तकनीकी आर्किटेक्चर, डेटासेट और मूल्यांकन मेट्रिक्स को कवर करते हुए व्यावहारिक रोडमैप प्रदान किए गए हैं और गोपनीयता, सुरक्षा एवं सुदृढ़ता में खुली चुनौतियों का समाधान किया गया है।

Chao-Han Huck Yang, Andreas Stolcke, Larry Heck2026-03-10
💻 computer science

NAAMSE: Framework for Evolutionary Security Evaluation of Agents

यह शोध पत्र NAAMSE को प्रस्तुत करता है, जो एक विकासवादी ढांचा (evolutionary framework) है जो एक एकल स्वायत्त एजेंट का उपयोग करके प्रॉम्प्ट्स को पुनरावर्ती रूप से उत्परिवर्तित (mutate) करने और कॉर्पोरा (corpora) की खोज करने के माध्यम से AI एजेंट सुरक्षा मूल्यांकन को स्वचालित और उन्नत करता है, जिससे उन अनुकूलन योग्य कमजोरियों को उजागर किया जा सके जिन्हें स्थिर बेंचमार्क छोड़ देते हैं, जबकि यह भी सुनिश्चित किया जाता है कि मॉडल अपनी सौहार्दपूर्ण-उपयोग (benign-use) की शुद्धता बनाए रखें।

Kunal Pai, Parth Shah, Harshil Patel2026-03-10
💻 computer science

Generalized Per-Agent Advantage Estimation for Multi-Agent Policy Optimization

यह शोध पत्र जनरलाइज्ड पर-एजेंट एडवांटेज एस्टीमेशन (GPAE) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग फ्रेमवर्क है जो प्रत्यक्ष Q-फंक्शन अनुमान के बिना स्थिर ऑफ-पॉलिसी लर्निंग को सक्षम करने के लिए एक पर-एजेंट वैल्यू इटरेशन ऑपरेटर और एक डबल-ट्रंकेटेड इम्पोर्टेंस सैंपलिंग स्कीम का उपयोग करके सैंपल दक्षता और समन्वय को बढ़ाता है।

Seongmin Kim, Giseung Park, Woojun Kim, Jiwon Jeon, Seungyul Han, Youngchul Sung2026-03-10
🤖 AI

Agentic SPARQL: Evaluating SPARQL-MCP-powered Intelligent Agents on the Federated KGQA Benchmark

यह शोध पत्र मौजूदा बेंचमार्क का विस्तार करके एंडपॉइंट डिस्कवरी (endpoint discovery), स्कीमा एक्सप्लोरेशन (schema exploration) और कई डेटा स्रोतों में क्वेरी फॉर्मुलेशन (query formulation) के माध्यम से एजेंटिक क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए फेडरेटेड नॉलेज ग्राफ क्वेश्चन अनस्वर्सिंग (federated Knowledge Graph Question Answering) हेतु SPARQL-MCP-संचालित इंटेलिजेंट एजेंटों की क्षमता का अन्वेषण करता है।

Daniel Dobriy, Frederik Bauer, Amr Azzam, Debayan Banerjee, Axel Polleres2026-03-10
🤖 machine learning

Multi-Agent DRL for V2X Resource Allocation: Disentangling Challenges and Benchmarking Solutions

यह शोध पत्र इंटरफेरेंस गेम्स के एक विलगित (disentangled) बेंचमार्क सुइट और विशिष्ट चुनौतियों को अलग करने के लिए विविध डेटासेट्स को पेश करके C-V2X संसाधन आवंटन के लिए मल्टी-एजेंट डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में व्यवस्थित मूल्यांकन की कमी को संबोधित करता है, जो अंततः वाहन टोपोलॉजी केAcross नीति मजबूती (policy robustness) और सामान्यीकरण (generalization) को प्राथमिक बाधा के रूप में पहचानता है और वैल्यू-बेस्ड दृष्टिकोणों की तुलना में एक्टर-क्रिटिक विधियों की श्रेष्ठता को प्रदर्शित करता है।

Siyuan Wang, Lei Lei, Pranav Maheshwari, Sam Bellefeuille, Kan Zheng, Dusit Niyato2026-03-10
💻 computer science

Evaluating Multi-Agent LLM Architectures for Rare Disease Diagnosis

यह अध्ययन दुर्लभ रोग निदान के लिए चार मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) टोपोलॉजी का मूल्यांकन करता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि हालांकि पदानुक्रमित संरचनाएं एकल-एजेंट बेसलाइन से मामूली रूप से बेहतर प्रदर्शन करती हैं, लेकिन बढ़ी हुई जटिलता बेहतर तर्क की गारंटी नहीं देती है और कृत्रिम संदेह के माध्यम से प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से खराब कर सकती है, जिससे गतिशील टोपोलॉजी चयन की ओर बदलाव का समर्थन मिलता है।

Ahmed Almasoud2026-03-10
💻 computer science

Randomise Alone, Reach as a Team

यह शोधपत्र वितरित यादृच्छिकता (distributed randomization) वाले समवर्ती ग्राफ खेलों (concurrent graph games) की जांच करता है जहाँ टीम के खिलाड़ियों के पास एक साझा यादृच्छिक स्रोत (shared random source) का अभाव होता है, यह स्थापित करते हुए कि थ्रेशोल्ड समस्या (threshold problem) के लिए स्मृतिहीन रणनीतियाँ (memoryless strategies) पर्याप्त हैं (इसे R\exists\mathbb{R} में रखते हुए और NP-कठिनता सिद्ध करते हुए) और लगभग-निश्चित पहुँच (almost-sure reachability) NP-पूर्ण है, जबकि IRATL तर्क और एक संगत सॉल्वर पेश करता है।

Léonard Brice, Thomas A. Henzinger, Alipasha Montaseri, Ali Shafiee, K. S. Thejaswini2026-03-10
💻 computer science

NarrativeLoom: Enhancing Creative Storytelling through Multi-Persona Collaborative Improvisation

यह शोध पत्र नैरेटिवलूम (NarrativeLoom) को प्रस्तुत करता है, जो कैंपबेल के 'ब्लाइंड वेरिएशन एंड सिलेक्टिव रिटेंशन' (blind variation and selective selection) के सिद्धांत पर आधारित एक बहु-पात्र सहयोगात्मक कहानी कहने वाली प्रणाली है, जिसे 50 प्रतिभागियों के एक नियंत्रित अध्ययन से पता चलता है कि यह मौजूदा उपकरणों की तुलना में सह-लिखित कहानियों की नवीनता, विविधता और समग्र रचनात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, विशेष रूप से संरचित स्कैफोल्डिंग (structured scaffolding) के माध्यम से नौसिखिया लेखकों को लाभ पहुँचाता है।

Yuxi Ma, Yongqian Peng, Fengyuan Yang, Siyu Zha, Chi Zhang, Zixia Jia, Zilong Zheng, Yixin Zhu2026-03-10