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यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ब्रेन ट्यूमर मूल्यांकन में द्विदिशीय मानव-AI सहयोग रेडियोलॉजिस्ट और AI एजेंट दोनों की सटीकता और मेटाकॉग्निटिव प्रदर्शन में सुधार करता है, जिसमें उच्चतम नैदानिक लाभ तब होता है जब AI को एक मानव विशेषज्ञ द्वारा समर्थित किया जाता है।
यह शोध पत्र इटरेटिवली इम्प्रूव्ड प्रोग्राम कंस्ट्रक्शन (IIPC) को प्रस्तुत करता है, जो निष्पादन फीडबैक (execution feedback) और नेटिव चेन-ऑफ-थॉट क्षमताओं के संयोजन के माध्यम से प्रोग्रामेटिक रीजनिंग चेन्स को पुनरावृत्तीय रूप से परिष्कृत करके LLMs में गणितीय तर्क क्षमता को बढ़ाता है।
PhysicsAgentABM एक स्केलेबल और कैलिब्रेटेड सिमुलेशन प्रतिमान पेश करता है जो जनसंख्या-स्तरीय ट्रांज़िशन इन्फरेंस करने के लिए प्रतीकात्मक यांत्रिक प्रायोरिटिस (symbolic mechanistic priors) को मल्टीमॉडल न्यूरल मॉडल्स के साथ जोड़ता है, जिसमें विविध डोमेन में उच्च व्यवहारिक सटीकता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए एक LLM-संचालित क्लस्टरिंग रणनीति (ANCHOR) का उपयोग किया गया है।
AgentSpawn एक नवीन मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर है जो लॉन्ग-होरइजन कोड जनरेशन के लिए डायनेमिक स्पॉनिंग, एडेप्टिव कॉम्प्लेक्सिटी-बेस्ड पॉलिसीज़ और ऑटोमेटेड मेमोरी ट्रांसफर का उपयोग करता है ताकि स्टैटिक वर्कफ़्लो की तुलना में टास्क कंप्लीशन रेट्स और मेमोरी एफिशिएंसी में सुधार किया जा सके।
एजिस (Aegis) एक प्रस्तावित रेड-टीमिंग फ्रेमवर्क है जिसे विविध प्रतिकूल जोखिमों—जैसे गोपनीयता रिसाव और विशेषाधिकार वृद्धि—के विरुद्ध वॉइस एजेंटों का मूल्यांकन करने और उन्हें सुरक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि पारंपरिक एक्सेस कंट्रोल व्यवहार संबंधी हमलों को रोकने के लिए अपर्याप्त हैं, विशेष रूप से ओपन-वेट मॉडल्स के मामले में।
T2VTree एक उपयोगकर्ता-केंद्रित विज़ुअल एनालिटिक्स सिस्टम है जो एक ट्री-आधारित इंटरफ़ेस और सहयोगी एजेंटों का उपयोग करता है ताकि मध्यवर्ती निर्णयों, परिशोधन और प्रोवेनेंस (provenance) को पारदर्शी और सीधे संचालित करने योग्य बनाकर विचार-से-वीडियो निर्माण की जटिल, बहु-चरणीय प्रक्रिया को सुव्यवस्थित किया जा सके।
यह शोध पत्र मिश्रित-प्रेरणा वाले मार्कोव खेलों (mixed-motive Markov games) के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मानक उपयोगितावादी उद्देश्य को "आनुपातिक निष्पक्षता" (Proportional Fairness) दृष्टिकोण से बदल देता है, जिसमें सामाजिक दुविधाओं में अधिक न्यायसंगत सहयोग को बढ़ावा देने के लिए निष्पक्ष परोपकारी उपयोगिता और नए एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम पेश किए गए हैं।
यह शोध पत्र एक सामान्य संकुचित चयन मॉडल के भीतर अप्रूवल बैलट (approval ballots) से कार्डिनल बैलट (cardinal ballots) तक आनुपातिकता के सिद्धांतों का विस्तार करता है, जो आनुपातिक परिणामों को सुनिश्चित करने और सहभागी बजट निर्धारण एवं सार्वजनिक निर्णय लेने जैसे अनुप्रयोगों के लिए आनुपातिक रैंकिंग उत्पन्न करने वाले नए नियम प्रस्तावित करता है।
यह शोधपत्र Constella प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित मल्टी-एजेंट टूल है जिसे कहानीकारों को संबंधित पात्रों की खोज, उनके आंतरिक विचारों के समवर्ती अन्वेषण और पात्रों के बीच की प्रतिक्रियाओं के माध्यम से उनके संबंधों की अभिव्यक्ति की सुविधा प्रदान करके परस्पर जुड़े हुए पात्र समूहों के निर्माण में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल मल्टी-एजेंट एपिस्टेमिक प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो जटिल क्रिपके संरचनाओं (Kripke structures) के माध्यम से खोज को प्रभावी ढंग से निर्देशित करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-व्युत्पन्न ह्यूरिस्टिक्स को एकीकृत करता है, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में सॉल्वर के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।