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यह शोध पत्र एक्सेसिबिलिटी स्काउट (Accessibility Scout) प्रस्तुत करता है, जो एक एलएलएम-आधारित (LLM-based) प्रणाली है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट गतिशीलता संबंधी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के अनुरूप मूल्यांकन को अनुकूलित करके, तस्वीरों से निर्मित परिवेशों के व्यक्तिगत और स्केलेबल सुलभता आकलन उत्पन्न करती है।
यह शोध पत्र DISPATCH को प्रस्तुत करता है, जो आंशिक अवलोकन (partial observability) के तहत विषम एजेंटों (heterogeneous agents) के लिए निष्पक्ष और कुशल स्थानिक कार्य आवंटन प्राप्त करने हेतु आइजनबर्ग-गेल इक्विलिब्रियम (Eisenberg-Gale equilibrium) को विकेंद्रीकृत मल्टी-एजेंट लर्निंग के साथ जोड़ता है, जिसे सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के रोबोटिक प्रयोगों दोनों के माध्यम से मान्य किया गया है।
MiRAGE एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो उच्च-जोखिम वाले एंटरप्राइज अनुप्रयोगों में रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम के मूल्यांकन के लिए विशिष्ट बेंचमार्क की कमी को दूर करने हेतु सत्यापित, डोमेन-विशिष्ट, मल्टीमॉडल और मल्टी-हॉप प्रश्न-उत्तर डेटासेट उत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र ALIGNAgent को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो व्यक्तिगत शिक्षण हस्तक्षेप (पर्सनलाइज्ड लर्निंग इंटरवेंशन) प्रदान करने के लिए नॉलेज ट्रेसिंग, स्किल-गैप डायग्नोसिस और प्रेफरेंस-अवेयर रिसोर्स रिकमेंडेशन को एकीकृत करता है, जो अंडरग्रेजुएट कंप्यूटर साइंस डेटासेट्स पर अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से दक्षता अनुमान में उच्च सटीकता और प्रभावी अंतराल पहचान प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक गेम-थ्योरी आधारित, दो-स्तरीय विश्वास मॉडल (trust model) को पेश करके गुणात्मक वैचारिक मॉडलिंग और कम्प्यूटेशनल ट्रस्ट विश्लेषण के बीच के अंतर को पाटता है, जिसमें विषम अद्यतन तंत्र (asymmetric updating mechanisms) हैं जो रणनीतिक सह-प्रतिस्पर्धा (strategic coopetition) में गतिशील विश्वास विकास को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित करता है, जैसा कि व्यापक पैरामीटर परीक्षण और रेनॉल्ट-निसान अलायंस के एक ऐतिहासिक केस स्टडी के माध्यम से सत्यापित किया गया है।
व्यक्तिगत लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सीमाओं और सिमेंटिक सहयोग के लिए मौजूदा नेटवर्क स्टैक्स की अपर्याप्तता को संबोधित करने के लिए, यह शोध पत्र एक नया "इंटरनेट ऑफ एजेंट्स" आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जिसमें दो नवीन परतें शामिल हैं—मानकीकृत इंटरैक्शन के लिए एक एजेंट कम्युनिकेशन लेयर (L8) और संदर्भ वार्ता (context negotiation), ग्राउंडिंग और सर्वसम्मति के लिए एक एजेंट सिमेंटिक लेयर (L9)—ताकि स्केलेबल, वितरित मल्टी-एजेंट सिस्टम को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र संक्रमण संभावनाओं (transition probabilities) में एपिस्टेमिक अनिश्चितता (epistemic uncertainty) को संभालने के लिए रोबस्ट कंकरेंट स्टोकेस्टिक गेम्स (विशेष रूप से इंटरवल सीएसजी) प्रस्तुत करता है, जो जीरो-सम और नॉन-जीरो-सम उद्देश्यों के वर्स्ट-केस रोबस्ट वेरिफिकेशन के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा और कुशल एल्गोरिदम प्रदान करता है, जिन्हें PRISM-games मॉडल चेकर में कार्यान्वित किया गया है और बड़े बेंचमार्क पर सत्यापित किया गया है।
यह शोध पत्र भविष्य में आयरलैंड में लघु-क्षेत्रीय स्व-रेटेड स्वास्थ्य (self-rated health) की भविष्यवाणी करने के लिए एक संरेखण तकनीक और ऑर्डिनल रिग्रेशन को संयोजित करने वाले एक विखंडित माइक्रोसिमुलेशन दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि जनसंख्या का वृद्ध होना सामाजिक-आर्थिक सुधारों से अधिक प्रभावी हो सकता है और समग्र स्वास्थ्य परिणामों को थोड़ा खराब कर सकता है।
यह शोध पत्र LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सिस्टम में टोकन खपत के पैटर्न का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि पुनरावृत्ति कोड समीक्षा चरण और इनपुट टोकन संसाधन उपयोग पर हावी हैं, जिससे यह स्पष्ट होता है कि प्राथमिक लागत प्रारंभिक कोड जनरेशन के बजाय स्वचालित परिशोधन और सत्यापन में निहित है।
यह शोध पत्र INFA-Guard प्रस्तुत करता है, जो LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए एक नवीन रक्षा ढांचा है जो बाइनरी वर्गीकरण पर निर्भर रहने के बजाय संक्रमित एजेंटों को अलग करने और उन्हें पुनर्स्थापित करने द्वारा दुर्भावनापूर्ण प्रसार को कम करता है, जिससे टोपोलॉजिकल अखंडता को बनाए रखते हुए हमले की सफलता दर में काफी कमी आती है।