💻 computer science

Learning When to Cooperate Under Heterogeneous Goals

यह शोधपत्र एक पदानुक्रमित शिक्षण ढांचे (hierarchical learning framework) को पेश करके विषम लक्ष्यों वाले एजेंटों द्वारा सहयोग करने या अकेले कार्य करने के निर्णय लेने की चुनौती को संबोधित करता है, जो अनुकरण (imitation) और सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को जोड़ता है, बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है और यह प्रकट करता है कि साथियों का मॉडलिंग करना तब सबसे अधिक लाभकारी होता है जब उनके लक्ष्य कम दृश्यमान होते हैं।

Max Taylor-Davies, Neil Bramley, Christopher G. Lucas2026-03-10
🤖 AI

Aligning Compound AI Systems via System-level DPO

यह शोधपत्र SysDPO प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो जटिल, बहु-घटक कंपाउंड AI सिस्टम को डैरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (Directed Acyclic Graphs) के रूप में मॉडल करके और नॉन-डिफरेंशिएबल इंटरैक्शन की चुनौतियों तथा सिस्टम-स्तरीय प्राथमिकताओं को घटक स्तरों तक अनुवादित करने की कठिनाई को दूर करने के लिए डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन (Direct Preference Optimization) का विस्तार करके उन्हें मानवीय प्राथमिकताओं के अनुरूप बनाता है।

Xiangwen Wang, Yibo Jacky Zhang, Zhoujie Ding, Katherine Tsai, Haolun Wu, Sanmi Koyejo2026-03-09
🤖 AI

A Multi-Agent System Enables Versatile Information Extraction from the Chemical Literature

यह शोध पत्र एक मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम प्रस्तुत करता है जो विविध और जटिल साहित्य ग्राफिक्स से संरचित रासायनिक जानकारी को स्वचालित रूप से निकालने में मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे एआई-संचालित रासायनिक अनुसंधान को बढ़ावा मिलता है।

Yufan Chen, Ching Ting Leung, Bowen Yu, Jianwei Sun, Yong Huang, Linyan Li, Hao Chen, Hanyu Gao2026-03-09
💻 computer science

MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning with Murmuration Intelligence and LLM Guidance for Reservoir Management

यह शोध पत्र MARLIN को प्रस्तुत करता है, जो एक विकेंद्रीकृत जलाशय प्रबंधन ढांचा है जो पर्यावरणीय अनिश्चितताओं को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए स्टारलिंग मुरमुरेशन (starling murmurations) से प्रेरित मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (multi-agent reinforcement learning) को LLM-निर्देशित रिवॉर्ड शेपिंग (LLM-guided reward shaping) के साथ जोड़ता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में बाढ़ प्रतिक्रिया समय और कम्प्यूटेशनल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Heming Fu, Shan Lin, Guojun Xiong2026-03-09
💻 computer science

Symmetry-Breaking in Multi-Agent Navigation: Winding Number-Aware MPC with a Learned Topological Strategy

यह शोध पत्र WNumMPC को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित बहु-एजेंट नेविगेशन ढांचा है जो घने वातावरणों में समरूपता-प्रेरित डेडलॉक (symmetry-induced deadlocks) को हल करने के लिए टोपोलॉजिकल वाइंडिंग नंबरों का लाभ उठाकर सुदृढ़, संचार-मुक्त समन्वय के लिए एक सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित प्लानर और एक मॉडल-आधारित कंट्रोलर को जोड़ता है।

Tomoki Nakao, Kazumi Kasaura, Tadashi Kozuno2026-03-09
🤖 machine learning

Information-Theoretic Privacy Control for Sequential Multi-Agent LLM Systems

यह शोध पत्र अनुक्रमिक बहु-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों में प्रवर्धित गोपनीयता रिसाव के जोखिम को संबोधित करता है, जो पारस्परिक सूचना (mutual information) के माध्यम से संरचनात्मक रिसाव को औपचारिक रूप देता है, इसके प्रसार पर एक सैद्धांतिक सीमा व्युत्पन्न करता है, और एक गोपनीयता-नियमित प्रशिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो केवल स्थानीय एजेंट बाधाओं पर निर्भर रहने के बजाय प्रणाली-स्तरीय गोपनीयता गारंटी लागू करता है।

Sadia Asif, Mohammad Mohammadi Amiri2026-03-09
🤖 AI

Evaluating LLM Alignment With Human Trust Models

यह शोध पत्र EleutherAI/gpt-j-6B मॉडल का एक व्हाइट-बॉक्स विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो कंट्रास्टिव प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इसके विश्वास (trust) का आंतरिक प्रतिनिधित्व कास्टेलफ्रैंची सामाजिक-संज्ञानात्मक मॉडल के सबसे निकट है, जिससे सामाजिक-संज्ञानात्मक रचनाओं का विश्लेषण करने और मानव-एआई सहयोग को सूचित करने के लिए एलएलएम (LLM) एक्टिवेशन स्पेस का उपयोग करने की व्यवहार्यता प्रमाणित होती है।

Anushka Debnath, Stephen Cranefield, Bastin Tony Roy Savarimuthu, Emiliano Lorini2026-03-09
🤖 AI

Conversational Demand Response: Bidirectional Aggregator-Prosumer Coordination through Agentic AI

यह शोध पत्र कन्वर्सेशनल डिमांड रिस्पांस (CDR) को प्रस्तुत करता है, जो एजेन्टिक AI का लाभ उठाने वाला एक द्विदिश समन्वय ढांचा है ताकि एग्रीगेटर्स और प्रोसुमर्स के बीच प्राकृतिक भाषा इंटरैक्शन को सक्षम बनाया जा सके, जिससे आवासीय डिमांड रिस्पांस भागीदारी को बनाए रखने के लिए स्वचालित स्केलेबिलिटी के साथ उन्नत उपयोगकर्ता पारदर्शिता और एजेंसी को जोड़ा जा सके।

Reda El Makroum, Sebastian Zwickl-Bernhard, Lukas Kranzl, Hans Auer2026-03-09
💻 computer science

Real-Time BDI Agents: a model and its implementation

यह शोध पत्र एक पुनर्गठित नियंत्रण लूप (control loop) का प्रस्ताव करके वास्तविक समय के वातावरण में मौजूदा BDI एजेंटों की सीमाओं को संबोधित करता है जो स्पष्ट रूप से अस्थायी बाधाओं और संसाधनों का प्रबंधन करता है, जिसे फिर एक संसाधन-संग्रहण वीडियो गेम के कार्यान्वयन के माध्यम से मान्य किया गया है।

Andrea Traldi, Francesco Bruschetti, Marco Robol, Davide Calvaresi, Marco Roveri, Paolo Giorgini2026-03-06
💻 computer science

Conflict-Based Search as a Protocol: A Multi-Agent Motion Planning Protocol for Heterogeneous Agents, Solvers, and Independent Tasks

यह शोध पत्र एक कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च (CBS) प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जो एक केंद्रीय योजनाकार का उपयोग करके विषम रोबोटों की स्वतंत्र कार्यों वाली टीमों के लिए कुशल, टकराव-मुक्त मल्टी-एजेंट मोशन प्लानिंग को सक्षम बनाता है, जो एक मानकीकृत स्पेस-टाइम कंस्ट्रेंट API के माध्यम से पारंपरिक एल्गोरिदम से लेकर लर्निंग-बेस्ड विधियों तक विविध सिंगल-एजेंट सॉल्वर को समन्वित करता है।

Rishi Veerapaneni, Alvin Tang, Haodong He, Sophia Zhao, Viraj Shah, Yidai Cen, Ziteng Ji, Gabriel Olin, Jon Arrizabalaga (…)2026-03-06