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TwinBI एक एजेंटिक डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क है जो विश्लेषणात्मक विसंगतियों को दूर करने के लिए संवादात्मक LLM इंटरैक्शन को निष्पादन योग्य डैशबोर्ड अवस्थाओं के साथ सिंक्रोनाइज़ करता है, जो स्टैंडअलोन डैशबोर्ड उपयोग की तुलना में कार्य सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करता है और टाइमआउट को कम करता है।
यह शोध पत्र एजेंट-आधारित मॉडलिंग (Agent-Based Modelling) संबंधी शोध पत्रों से रिगर और ट्रांसपेरेंसी रिपोर्टिंग स्टैंडर्ड (RAT-RS) दस्तावेज़ीकरण के निष्कर्षण को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के उपयोग की व्यवहार्यता की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि LLMs वर्णनात्मक कार्यों के लिए रिपोर्टिंग निरंतरता में सुधार कर सकते हैं, लेकिन दस्तावेज़ीकरण मानकों के विश्वसनीय अंगीकरण को सुनिश्चित करने के लिए अधिक जटिल मूल्यांकनात्मक कार्य हेतु उन्हें मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र ACD³-GAT को प्रस्तुत करता है, जो एक सुरक्षा-अनुबंध ग्राफ मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण ढांचा (safety-contract graph multi-agent reinforcement learning framework) है जो CAGE चैलेंज 4 बेंचमार्क में पारंपरिक रिवॉर्ड-ओनली दृष्टिकोणों की तुलना में डाउनटाइम उल्लंघनों और लागतों को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए, स्वायत्त नेटवर्क सुरक्षा प्रतिक्रिया प्रदर्शन और सख्त परिचालन बजट बाधाओं के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जहाँ पूर्ण-छवि दृश्य स्मृति (full-image visual memory) GUI एजेंटों में स्टेट-लेवल विफलताओं को कम करती है, वहीं यह एक्शन-लेवल त्रुटियों को बढ़ा देती है, जिससे एक्शन-ग्राउंडेड विजुअल मेमोरी (AGMem) का प्रस्ताव मिलता है, जो सफल कार्यों से संबंधित स्थानीयकृत इमेज क्रॉप्स को संग्रहीत करता है ताकि कार्य सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) के लिए एक अनुबंध-आधारित संरचनात्मक शील्डिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक गैर-स्थिर मल्टी-आर्म्ड बैंडिट चयनकर्ता (non-stationary multi-armed bandit selector) के माध्यम से स्थानीय LTL दायित्वों के टुपल्स को प्रमाणित करके नियत सुरक्षा गारंटी सुनिश्चित करता है और विकेंद्रीकृत निष्पादन के तहत टीम-इष्टतम व्यवहार को पुनर्प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र प्रतिकृति-उत्परिवर्तक गतिकी (replicator-mutator dynamics) के लिए एक पैमाना-सापेक्ष औपचारिक संरचना प्रस्तुत करता है जो राजनीतिक वैधता को उत्तरजीविता की संभावना के रूप में मॉडल करके और अपेक्षित घर्षण को न्यूनतम करने वाली नीतियों के रूप में "होना चाहिए" (ought) के दावों को व्युत्पन्न करके वर्णनात्मक सामाजिक विज्ञान और मानकीय नैतिकता के बीच सेतु बनाता है, जिससे सामाजिक अनुबंध सिद्धांत से स्वतंत्र व्युत्पत्ति पर आधारित सहमति-आधारित तत्वमीमांसा के लिए एक असत्यपनीय ढांचा प्रदान किया जाता है।
SAIGuard LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए एक सक्रिय रक्षा ढांचा (proactive defense framework) है जो जोखिमपूर्ण संदेशों को प्रसारित होने से पहले ही पहचानने और उन्हें शुद्ध करने के लिए संचार अवस्थाओं (communication states) का अनुकरण करता है, जिससे सहयोगात्मक उपयोगिता बनाए रखते हुए सिस्टम-व्यापी विफलताओं को रोका जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ लीनियर मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो में बड़े लैंग्वेज मॉडल्स एडवरसेरियल प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के प्रति तेजी से संवेदनशील होते जाते हैं, वहीं एक हल्का टर्मिनल "फिक्सर" चरण जोड़ना इस भेद्यता को प्रभावी रूप से बेअसर कर देता है, जिससे कंट्रोल कंडीशंस के साथ सुरक्षा समानता बहाल होती है और लीनियर कोलैबोरेशन स्ट्रक्चर्स की लचीलापन सिद्ध होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके मल्टी-एजेंट सिस्टम (MAS) की श्रेष्ठता में प्रचलित विश्वास को चुनौती देता है कि स्वचालित रूप से निर्मित MAS आर्किटेक्चर लगातार खराब प्रदर्शन करते हैं और सिंगल-एजेंट चेन-ऑफ-थॉट बेसलाइन की तुलना में काफी कम लागत-कुशल हैं, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मूल्यांकन ढांचे महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल अक्षमताओं को छिपाते हैं और वास्तविक मल्टी-एजेंट लाभों को अनलॉक करने के लिए विशेषज्ञ-निर्मित प्रणालियाँ अभी भी आवश्यक हैं।
यह शोधपत्र स्व-संगठित रेलवे यातायात प्रबंधन में प्रेडिक्टिव नेबरहुड होराइजन (भविनात्मक पड़ोस क्षितिज) के प्रभाव की जांच करता है, जो सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि कम्प्यूटेशनल जवाबदेही और वैश्विक अनुसूची सामंजस्य को संतुलित करने के लिए लघु समय क्षितिज पर्याप्त हैं, जबकि लंबे क्षितिज अनुकूलता में सुधार किए बिना अनावश्यक रूप से स्थानीय सुगमता से समझौता करते हैं।