💻 computer science

When is Routing Meaningful? Diversity and Robustness in Language Model Societies

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि भाषा मॉडल समाजों (language model societies) में रूटिंग को सार्थक होने के लिए, इसे अभिनेताओं के बीच व्यवहार संबंधी विविधता और क्वेरी गड़बड़ी (query perturbations) के विरुद्ध स्थिरता, दोनों सुनिश्चित करनी चाहिए, जिसमें पदानुक्रमित सामाजिक एंट्रॉपी (Hierarchic Social Entropy) और गड़बड़ी-आधारित सुदृढ़ता (perturbation-based robustness) जैसे मेट्रिक्स पेश किए गए हैं जो यह प्रकट करते हैं कि उच्च सटीकता अकेले प्रभावी विशेषज्ञता की गारंटी नहीं देती है और छोटे, क्यूरेटेड एजेंट उपसमूह अक्सर उपलब्ध विविधता का अधिकांश हिस्सा पुनः प्राप्त कर सकते हैं।

Fantine Huot, Michael Kaisers, Mirella Lapata2026-07-13
💬 NLP

Achieving Unanimous Consensus Through Multi-Agent Deliberation

यह शोध पत्र एक नवीन ब्लॉकचेन सर्वसम्मति तंत्र का प्रस्ताव करता है जो पूर्ण या क्रमिक सर्वसम्मति प्राप्त करने के लिए एक संरचित, बहु-चरणीय विचार-विमर्श प्रक्रिया में तर्कसंगत एजेंटों के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का उपयोग करता है, जिससे मुख्य ब्लॉकचेन गुणों को बनाए रखते हुए और प्रतिकूल चुनौतियों का समाधान करते हुए जटिल निर्णय लेने के लिए अनुकूलन क्षमता को बढ़ाया जा सके।

Apurba Pokharel, Ram Dantu, Shakila Zaman, Vinh Quach, Sirisha Talapuru2026-07-10
💻 computer science

Collective Intelligence with Foundation Models

यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है, जहाँ एक विषम विशिष्ट एजेंटों का समूह (हेटरोजीनियस एनसेंबल), न कि रेडंडेंट होमोजेनियस एजेंट, सहयोगात्मक ड्राफ्टिंग, आलोचना और सर्वसम्मति संश्लेषण के माध्यम से तर्क की सटीकता, त्रुटि पहचान और समाधान विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

J. de Curtò, I. de Zarzà2026-07-10
🧬 biology

A Hybrid ABM-PDE Framework for Real-World Infectious Disease Simulations

यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से कुशल हाइब्रिड ABM-PDE ढांचे को प्रस्तुत करता है जो बर्लिन-ब्रैंडनबर्ग क्षेत्र में संक्रामक रोग के प्रसार का अनुकरण करने के लिए एजेंट-आधारित और आंशिक अवकल समीकरण मॉडलों को जोड़ता है, जो मॉडल इंटरफेस पर निरंतरता बनाए रखते हुए पूर्ण-पैमाने के एजेंट-आधारित सिमुलेशन की तुलना में तेज़ रनटाइम और तुलनीय सटीकता प्राप्त करता है।

Kristina Kehrer, Tim O. F. Conrad2026-07-09
🤖 AI

Operational Reframing and Approval-Framed Delegation in Multi-Agent LLM Safety

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) सुरक्षा मूल्यांकनों को एक नियंत्रित कंट्रास्ट डिज़ाइन (controlled contrast design) को अपनाकर समग्र "पाइपलाइन प्रभावों" (pipeline effects) से आगे बढ़ना चाहिए जो परिचालन पुनर्गठन (operational reframing), योजनाकार इनकार (planner refusal) और अनुमोदन-फ्रेमयुक्त प्रतिनिधिमंडल (approval-framed delegation) को अलग-अलग मापता है, जिससे यह प्रकट होता है कि ये विशिष्ट तंत्र मॉडलों में अप्रत्याशित रूप से परस्पर क्रिया करते हैं और अक्सर मानक मूल्यांकनों में महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिमों को छिपा देते हैं।

Lifei Liu, Haoran Yu, Xiaochong Jiang, Su Wang, Pin Qian, Yihang Chen2026-07-09
💻 computer science

Multi-Agent Robotic Control with Onboard Vision-Language Models

यह शोध पत्र एक पूर्णतः ऑनबोर्ड मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो विशेष कॉम्पैक्ट विजन-लैंग्वेज मॉडल्स और एक नवीन "मेगामाइंड" ऑर्केस्ट्रेटर का उपयोग करता है ताकि बाहरी क्लाउड कंप्यूट पर निर्भर रहे बिना विविध औद्योगिक कार्यों के लिए लागत-कुशल, व्याख्या योग्य और सामान्यीकरण योग्य रोबोटिक नियंत्रण को सक्षम बनाया जा सके।

Kajetan Rachwał, Maciej Majek, Bartłomiej Boczek, Jakub Matejczyk, Dominik Matejkowski, Adam Dąbrowski, Tim Seyde, Alexa (…)2026-07-09
💻 computer science

Rethinking Query Optimization for Multi-Agent Systems [Vision]

यह शोध पत्र NOMA को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-एजेंट डेटा पाइपलाइनों के लिए एक नवीन क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जो टोपोलॉजी, मॉडल और इंजन के विकल्पों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके विषम डेटा मॉडलों और परिवर्तनशील टोपोलॉजी की अनूठी चुनौतियों का समाधान करता है ताकि लागत और विलंबता (लेटेंसी) को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए गुणवत्ता में सुधार किया जा सके, जैसा कि वर्तमान एड-हॉक दृष्टिकोणों की अत्यधिक अक्षमताओं के अनुभवजन्य निष्कर्षों द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Zoi Kaoudi, Ioana Giurgiu2026-07-08
🤖 machine learning

KernelEvolve: Scaling Agentic Kernel Coding for Heterogeneous AI Accelerators at Meta

KernelEvolve एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो विविध डीप लर्निंग रिकमेंडेशन मॉडल्स के लिए विभिन्न हेट्रोजेनियस AI एक्सीलरेटरों पर उच्च-प्रदर्शन वाले कर्नेल के जनरेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन को स्वचालित करता है, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में पर्याप्त प्रदर्शन लाभ प्रदान करते हुए और शुद्धता सुनिश्चित करते हुए विकास के समय को काफी कम कर देता है।

Gang Liao, Hongsen Qin, Ying Wang, Alicia Golden, Michael Kuchnik, Yavuz Yetim, Jia Jiunn Ang, Chunli Fu, Yihan He, Samu (…)2026-07-08
🤖 machine learning

TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction

TACTIC-KG एक लागत प्रभावी एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो अनस्ट्रक्चर्ड थ्रेट रिपोर्ट्स से साइबर सुरक्षा नॉलेज ग्राफ का निर्माण करने के लिए कार्य को हल्के वजन वाले LLMs के लिए विशिष्ट भूमिकाओं में विभाजित करता है, जिससे यह सटीकता, स्थिरता और दक्षता में मोनोलिथिक बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mouhamed Amine Bouchiha, Gregory Blanc2026-07-08
💬 NLP

LLM-as-a-Verifier: A General-Purpose Verification Framework

यह शोध पत्र "LLM-as-a-Verifier" प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो टोकन लॉजिट अपेक्षाओं (token logit expectations) के माध्यम से निरंतर स्कोरिंग का लाभ उठाकर सत्यापन को एक नए स्केलिंग अक्ष (scaling axis) के रूप में स्थापित करता है, जिससे विविध एजेंटिक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है और बेहतर कार्य निगरानी एवं सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) नमूना दक्षता सक्षम होती है।

Jacky Kwok, Shulu Li, Pranav Atreya, Yuejiang Liu, Yixing Jiang, Chelsea Finn, Marco Pavone, Ion Stoica, Azalia Mirhosei (…)2026-07-08