1353 पेपर
यह शोध पत्र AMBER को प्रस्तुत करता है, जो एजेंट-आधारित मॉडलिंग के लिए एक उच्च-प्रदर्शन वाला पायथन फ्रेमवर्क है, जो Mesa की तुलना में 1118 गुना तक तेज़ निष्पादन गति प्राप्त करने और जूलिया-आधारित कार्यान्वयनों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए पोलार्स-बैक कॉलमर स्टोरेज का लाभ उठाता है, जबकि पारंपरिक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड मॉडलिंग की सुलभता और एब्स्ट्रैक्शंस को बनाए रखता है।
यह शोधपत्र एक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग (multi-agent reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो व्यवधानों के अधीन सामाजिक दुविधा वाले परिवेशों में सहकारी लचीलेपन को बढ़ावा देने और सामूहिक कल्याण को बनाए रखने के लिए हाइब्रिड प्रोत्साहन संरचनाओं को सीखने और एकीकृत करने का कार्य करता है।
यह शोध पत्र MASFactory को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-केंद्रित ढांचा है जो प्राकृतिक भाषा के इरादों (intents) को निष्पादन योग्य मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो में संकलित करने के लिए एक ह्यूम-इन-द-लूप "वाइब ग्राफ़िंग" दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जिससे मैनुअल कार्यान्वयन, पुन: उपयोग और संदर्भ एकीकरण की चुनौतियों का समाधान होता है और सात सार्वजनिक बेंचमार्क पर प्रभावशीलता प्रदर्शित होती है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि एजेंटिक एआई उत्पादकता लाभ की क्षमता प्रदान करता है, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर विकास में इसके पूर्ण मूल्य को साकार करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से हटकर एक अनुशासित प्रक्रिया नियंत्रण ढांचे की ओर जाने की आवश्यकता है जिसे "एजेंटिक एजाइल-वी" (Agentic Agile-V) कहा जाता है, जो संवादात्मक इरादे को सत्यापित, साक्ष्य-आधारित इंजीनियरिंग आर्टिफैक्ट्स में बदलने के लिए एक एजाइल-वी लाइफसाइकिल को टास्क-लेवल SCOPE-V लूप के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र पहचानता है कि मल्टी-एजेंट संचार में तर्क और सत्यापन की कमी त्रुटि प्रसार (error propagation) का कारण बनती है, जिससे लेखक एक 'कैटेगरी-अवेयर रिकवरी ऑगमेंटेशन' तकनीक का प्रस्ताव करते हैं जो महत्वपूर्ण जानकारी के आदान-प्रदान को लागू करके विफल मामलों में से 86.2% तक को पुनर्प्राप्त करती है।
यह शोधपत्र STORM को प्रस्तुत करता है, जो एक स्टेट-ओरिएंटेड (state-oriented) प्रबंधन ढांचा है जो कोडिंग बेंचमार्क पर पारंपरिक वर्कस्पेस आइसोलेशन बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए और साझा कोडबेस के सुसंगत दृश्यों को सुनिश्चित करते हुए, राइट टाइम (write time) पर कोड संघर्षों का पता लगाने और उन्हें हल करने के लिए मल्टी-एजेंट इंटरैक्शन को मध्यस्थता प्रदान करता है।
यह शोध पत्र CandorMD को प्रस्तुत करता है, जो एक AI-सहायता प्राप्त ऑडियो सिमुलेशन सिस्टम है जिसे चिकित्सकों को वास्तविक समय में, अनुकूलन योग्य अभ्यास और कार्रवाई योग्य फीडबैक प्रदान करके वर्तमान चिकित्सा त्रुटि प्रकटीकरण प्रशिक्षण की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही प्रमुख स्वास्थ्य सेवा हितधारकों के साथ साक्षात्कार से प्राप्त डिज़ाइन अनुशंसाएँ भी प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र ProCrit का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रपोज़ल-क्रिटिक फ्रेमवर्क है जो निश्चित, पूर्व-निर्धारित विश्लेषणात्मक दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक बाहरी क्रिटिक द्वारा निर्देशित स्वायत्त, स्व-प्रेरित बहु-परिप्रेक्ष्य तर्क और लक्षित संशोधन को सक्षम बनाता है ताकि मल्टीमॉडल व्यंग्य डिटेक्शन (multimodal sarcasm detection) को बेहतर बनाया जा सके।
यह शोध पत्र AsynCoMARL का प्रस्ताव करता है, जो एक एसिंक्रोनस मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डायनेमिक ग्राफ्स से कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल सीखने के लिए ग्राफ ट्रांसफॉर्मर्स का लाभ उठाता है, जिससे एजेंट संचार-बाधित वातावरण में संदेश विनिमय को 26% कम करते हुए सिंक्रोनस बेसलाइन्स के समान प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र चंद्र और ग्रहीय अन्वेषण के लिए मल्टी-रोबोट फील्ड ट्रायल्स के मूल्यांकन को मानकीकृत करने हेतु की परफॉरमेंस इंडिकेटर्स (KPIs) का एक व्यावहारिक, परिदृश्य-निर्भर ढांचा प्रस्तावित करता है, जो इंजीनियरिंग मेट्रिक्स और विज्ञान-संचालित उद्देश्यों के बीच के अंतर को पाटता है और सटीक मूल्यांकन के लिए विश्वसनीय ग्राउंड-ट्रुथ डेटा की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।