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यह शोध पत्र PeroMAS को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सिस्टम है जो साहित्य पुनर्प्राप्ति से लेकर प्रयोगात्मक संश्लेषण तक एंड-टू-एंड, क्लोज्ड-लूप सामग्री खोज को सक्षम करने के लिए मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से पेरोव्स्काइट-विशिष्ट उपकरणों को एकीकृत करता है, जो मौजूदा सिंगल-मॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में उम्मीदवार सामग्रियों की पहचान करने में बेहतर दक्षता और प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र मल्टी-एजेंट सिस्टम में वितरण संबंधी अनिश्चितता और सीमित तर्कसंगतता को संबोधित करने के लिए मीन-फील्ड रिस्क-अवर्स क्वांटल रिस्पॉन्स इक्विलिब्रियम (MF-RQE) को प्रस्तुत करता है, जो इसके सैद्धांतिक आधारों को स्थापित करता है और एक स्केलेबल सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह शास्त्रीय मीन-फील्ड दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर मजबूती प्रदान करता है।
यह शोध पत्र अपूर्ण सूचना और अनिश्चित संक्रमणों वाले स्टोकेस्टिक मल्टी-एजेंट सिस्टम में गठबंधनों के लिए रोबस्ट, बाउंडेड-मेमोरी रणनीतियों को सत्यापित करने की कम्प्यूटेशनल जटिलता का परिचय देता और विश्लेषण करता है, जिसमें अल्टरनेटिंग-टाइम टेम्पोरल लॉजिक का एक संभाव्य विस्तार उपयोग किया गया है।
यह मोनोग्राफ दस शोध-स्तरीय समस्याओं पर एक मल्टी-एजेंट प्रुफ स्प्रिंट प्रस्तुत करता है जो गणितीय वैधता और क्यूसी-वैलिडेशन (QC-validation) स्थिति के बीच स्पष्ट अंतर के साथ विषम परिणामों को उत्पन्न करने के लिए तीव्र ड्राफ्ट जनरेशन को एडवर्सरियल वेरिफिकेशन और वायरिंग-डायग्राम डिकम्पोजिशन के साथ जोड़ता है, जो अंततः यह प्रदर्शित करता है कि स्ट्रक्चर-अवेयर वेरिफिकेशन और लेयर-स्विचिंग रणनीतियाँ संपीड़ित प्रुफ वर्कफ़्लो में विश्वसनीयता को बढ़ाती हैं।
यह शोध पत्र TRAITS को प्रस्तुत करता है, जो विषम बहु-रोबोट टीमों के लिए एक नवीन ऑफलाइन फ्रेमवर्क है, जो एक नॉनलीनियर प्रोग्रामिंग-आधारित ट्रेट डिस्ट्रीब्यूशन मॉड्यूल के माध्यम से बैटरी और समय जैसी समाप्त होने वाली क्षमताओं के मॉडलिंग और प्रबंधन द्वारा समवर्ती कार्य आवंटन और शेड्यूलिंग को अनुकूलित करता है, जिससे अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर व्यवहार्यता और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र सीमित सत्यापन वाले होम परीक्षाओं में सक्षमता के सत्यनिष्ठ स्व-रिपोर्टिंग के तंत्रों की जांच करता है, जो पूर्ण और शोर युक्त (नोइज़ी) दोनों सत्यापन परिदृश्यों के तहत सत्यापन लागत और रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह के बीच इष्टतम समझौतों को अभिलक्षित करता है।
डीपफ्यूजन (DeepFusion) एक नवीन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो संसाधन-सीमित एज डिवाइसेस को कस्टम लोकल एलएलएम (LLM) प्रशिक्षित करने और एक नए व्यू-अलाइन्ड अटेंशन (View-Aligned Attention) मॉड्यूल के माध्यम से उनके विषम ज्ञान को एक ग्लोबल एमओई (MoE) मॉडल में डिस्टिल करने में सक्षम बनाकर मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) प्रशिक्षण को त्वरित करता है, जिससे आर्किटेक्चर बेमेल की समस्याओं को दूर किया जाता है और उच्च प्रदर्शन बनाए रखते हुए संचार लागत को काफी कम किया जाता है।
यह शोध पत्र आंशिक सूचना के तहत संभवतः ओवरलैपिंग एजेंटों के साथ नैश स्थिर गठबंधन संरचनाओं (Nash stable coalition structures) के ऑफलाइन लर्निंग के लिए एक नए मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो विभिन्न फीडबैक बाधाओं के तहत लगभग स्थिर विभाजनों को पुनः प्राप्त करने के लिए निश्चित डेटासेट से अज्ञात प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने वाले नमूना-कुशल एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है।
यह शोधपत्र एक स्केलेबल, अनिश्चितता-जागरूक गैर-सहकारी समन्वय तंत्र प्रस्तावित करता है जो चांस-कंस्ट्रेंड कोरिलेटेड इक्विलिब्रिया पर आधारित है, ताकि एयरलाइनों को प्रोत्साहन-संगत पुशबैक अनुशंसाएँ प्रदान करके हवाई अड्डा सतह भीड़ प्रबंधन को अनुकूलित किया जा सके, जो उनकी स्वायत्तता का सम्मान करते हुए संचित विलंब को कम करता है।
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) के लिए एक "फ्लुइड-एजेंट" ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एजेंटों को गतिशील रूप से नए एजेंट उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जिसमें गेम-थ्योएटिक समाधान प्रस्तावित किए गए हैं और प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित किया गया है कि यह दृष्टिकोण टीमों को पर्यावरणीय मांगों के अनुरूप अपना आकार बदलने और निश्चित-जनसंख्या सेटिंग्स से परे नवीन रणनीतियों की खोज करने की अनुमति देता है।