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यह शोध पत्र एक विकेंद्रीकृत, अनुकूलन योग्य इवोल्यूशनरी गेम थ्योरी फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जिसे एक कॉज़ल इवैल्यूएशन मॉड्यूल (CEGT) द्वारा उन्नत किया गया है ताकि स्वायत्त वाहन इंटरैक्शन को अनुकूलित किया जा सके, जो विविध ट्रैफ़िक परिदृश्यों में पारंपरिक नियम-आधारित, अनुकूलन और गेम-थ्योरेटिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर सुरक्षा और दक्षता प्रदर्शित करता है।
HieraMAS एक पदानुक्रमित बहु-एजेंट फ्रेमवर्क है जो क्रेडिट-असाइनमेंट चुनौतियों का समाधान करने वाले दो-चरणीय एल्गोरिदम के माध्यम से इंट्रा-नोड LLM मिश्रणों और इंटर-नोड संचार टोपोलॉजी दोनों को अनुकूलित करता है, जिससे रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन और लागत-दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र AWCP को पेश करता है, जो एक नवीन प्रोटोकॉल है जो अस्थायी वर्कस्पेस डेलीगेशन (workspace delegation) को सक्षम करके LLM-आधारित एजेंट सहयोग में कॉन्टेक्स्ट गैप को पाटता है, जिससे रिमोट एजेंट अलग-थ로 मैसेज पासिंग पर निर्भर रहने के बजाय किसी साथी के वातावरण में सीधे फाइलों को मैनिपुलेट कर सकते हैं और स्थानीय टूल्स का उपयोग कर सकते हैं।
यह शोध पत्र 'Agile V' को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुपालन-योग्य (compliance-ready) ढांचा है जो एजाइल और वी-मॉडल पद्धतियों को मिलाने के लिए मानव अनुमोदन गेट्स के साथ एआई एजेंटों को एकीकृत करता है, और एक केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ ऑडिट-तैयार आर्टिफैक्ट्स को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है, 100% आवश्यकता-स्तर का सत्यापन प्राप्त कर सकता है, और विकास लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकता है।
यह शोध पत्र बिना किसी अतिरिक्त धारणा के सामान्य मल्टी-एजेंट इमिटेशन लर्निंग में लो-एक्सप्लोिटेबल पॉलिसियों को सीखने की सैद्धांतिक असंभवता और कठिनाई को स्थापित करता है, जबकि यह प्रदर्शित करता है कि स्ट्रैटेजिक डोमिनेंस या बेस्ट-रिस्पॉन्स कंटिन्यूइटी को आरोपित करने से नैश इमिटेशन गैप पर प्रमाण योग्य सीमाएं संभव हो पाती हैं।
यह शोध पत्र स्वायत्त ड्राइविंग (autonomous driving) के लिए एक गणितीय रूप से कठोर, संरचनात्मक रूप से सुरक्षित ढांचा प्रस्तावित करता है जो विशिष्ट ड्राइविंग विन्यासों के लिए अलग-अलग नियंत्रण नीतियों के समन्वित निष्पादन के माध्यम से निर्माण द्वारा सुरक्षा सुनिश्चित करता है, जिससे एंड-टू-एंड एआई और पारंपरिक सिस्टम इंजीनियरिंग दोनों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट एवरेजिंग डायनेमिक्स के लिए अभिसरण गारंटी (convergence guarantees) प्रदान करने और स्टेशनरी एवं टाइम-वेरिंग कंसेंसस सिस्टम के बीच अभिसरण दरों में घातीय अंतर (exponential gap) को समझाने के लिए न्यूनतम कनेक्टिविटी धारणाओं के तहत -एनर्जी पर नए बाउंड्स व्युत्पन्न करता है।
KVComm एक नवीन ढांचा है जो अटेंशन महत्व स्कोर के आधार पर सबसे अधिक सूचनात्मक KV पेयर्स को चुनिंदा रूप से साझा करके मल्टी-एजेंट सिस्टम में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के बीच कुशल संचार को सक्षम बनाता है, जिससे केवल 30% लेयर्स का डेटा ट्रांसमिट करते हुए सीधे इनपुट मर्जिंग के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र IO-MAPF को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो मल्टी-एजेंट पाथफाइंडिंग समस्याओं को हल करने के लिए न्यूनतम इंटर-एजेंट सूचना साझाकरण का उपयोग करते हुए विकेंद्रीकृत सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को एक हल्के केंद्रीकृत समन्वयक के साथ जोड़ता है, जिससे उच्च समाधान गुणवत्ता और सफलता दर बनाए रखते हुए संचार ओवरहेड में महत्वपूर्ण कमी आती है।
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों के लिए एक स्केलेबल मार्केट-मेकिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो संरचित आर्थिक आदान-प्रदान के माध्यम से स्थानीय प्रोत्साहनों को सामूहिक ज्ञानमीमांसीय लक्ष्यों के साथ संरेखित करता है, जिससे बाहरी प्रवर्तन के बिना बेहतर सटीकता, व्याख्यात्मकता और स्व-सुधारात्मक जवाबदेही प्राप्त होती है।