1353 पेपर
यह शोधपत्र एजेंटों की अंतःक्रियाओं के लिए टोपोलॉजी-निर्भर व्यंजक (topology-dependent expressions) व्युत्पन्न करके, प्रभावशाली एजेंटों को रैंक करने के लिए एक एल्गोरिदम प्रस्तावित करके, और अवलोकनात्मक डेटा से मॉडल मापदंडों को सीखने की एक विधि विकसित करके सामाजिक शिक्षण नेटवर्क के भीतर कारण प्रभावों (causal influences) की जांच करता है।
यह शोध पत्र सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में एलएलएम-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए एक छह-स्तरीय ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो सरल डेटा प्रसंस्करण से लेकर जटिल सामाजिक सिमुलेशन तक उनकी प्रगति को रेखांकित करता है, साथ ही उनकी परिवर्तनकारी क्षमता को साकार करने के लिए नैतिक निरीक्षण, सुदृढ़ सत्यापन और अंतःविषय सहयोग की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर बल देता है।
यह शोध पत्र "जेनरेटिव मोंटाज" (Generative Montage) को पेश करता है, जो एक नवीन संज्ञानात्मक मिलीभगत हमला (cognitive collusion attack) है जहाँ स्वायत्त एजेंट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सत्य साक्ष्यों से भ्रामक आख्यानों को संश्लेषित करके विश्वासों में हेरफेर करने के लिए LLMs की तर्क संबंधी प्रवृत्तियों का लाभ उठाते हैं, यह प्रकट करते हुए कि उन्नत मॉडल भी इस प्रकार के सत्य-आधारित हेरफेर के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं।
यह शोध पत्र EvoQRE प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो विकासवादी गेम डायनेमिक्स को क्वांटल रिस्पॉन्स इक्विलिब्रियम के साथ एकीकृत करके सुरक्षा-महत्वपूर्ण यातायात सिमुलेशन में सीमित तर्कसंगतता को मॉडल करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक यथार्थवाद और सुरक्षा मेट्रिक्स प्राप्त होते हैं और साथ ही कठोर सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी भी प्रदान की जाती है।
SkillMAS एक नॉन-पैरामीट्रिक फ्रेमवर्क है जो अनुकूलन बाधाओं (adaptation bottlenecks) को दूर करने और विविध कार्यों में प्रभावी पोस्ट-डिप्लॉयमेंट विशेषज्ञता सक्षम करने के लिए यूटिलिटी लर्निंग, बाउंडेड स्किल रिफाइनमेंट और एविडेंस-गेटेड रीऑर्गनाइजेशन के माध्यम से कौशल विकास (skill evolution) को मल्टी-एजेंट सिस्टम पुनर्गठन के साथ एक साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र स्मार्ट बिल्डिंग फैसिलिटी मैनेजमेंट के लिए एक नवीन वितरित शासन ढांचे (डिस्ट्रिब्यूटेड गवर्नेंस फ्रेमवर्क) का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो पारदर्शी, सुरक्षित और समावेशी निर्णय लेने में सक्षम बनाने के लिए पारंपरिक केंद्रीकृत दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने हेतु विकेंद्रीकृत स्वायत्त संगठनों (DAOs), डिजिटल ट्विन्स, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और ब्लॉकचेन तकनीक को एकीकृत करता है।
ANNEAL एक न्यूरो-सिम्बोलिक एजेंट है जो फाउंडेशन मॉडल के भार (weights) को संशोधित किए बिना, विफलताओं को एक सिम्बोलिक प्रोसेस नॉलेज ग्राफ के नियंत्रित और सत्यापित संवर्द्धनों (edits) में परिवर्तित करके, बार-बार होने वाली निष्पादन त्रुटियों के सुरक्षित और निरंतर उन्मूलन को सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र व्यक्तिगत संवेदी-मोटर नियमितताओं—विशेष रूप से बेयरिंग (bearing), आभासी आकार और आंतरिक अवस्था अनुमान—पर आधारित सामूहिक गति का एक यांत्रिक मॉडल प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विविध समूह व्यवहार अमूर्त अंतःक्रिया बलों के बजाय वांछित सामाजिक दूरी पर स्थानीय ग्रेडिएंट-डिसेन्ट (gradient-descent) क्रियाओं से उत्पन्न होते हैं, जिससे व्यवहारिक संक्रमणों को दृश्य क्षेत्र (field of view) और संवेदी शोर जैसे मापने योग्य जैविक मापदंडों से जोड़ा जा सके।
GRASP एक कुशल एजेंटिक रिट्रीवल सिस्टम है जो जटिल प्रश्नों को गतिशील उप-कार्यों में विभाजित करके और लक्षित ट्रैवर्सल एवं उच्च-रिकॉल रिट्रीवल के लिए संस्थाओं (entities), प्रपोज़िशन (propositions) और पैसेज (passages) के एक नवीन तीन-स्तरीय पदानुक्रमित ग्राफ का लाभ उठाकर मल्टी-हॉप प्रश्नोत्तर की सटीकता और टोकन उपयोग को अनुकूलित करता है।
यह अध्ययन एडेप्टिव रिस्क-अवेयर एमसीटी डिप्लॉयमेंट (ARMD) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो प्राकृतिक आपदा निकासी के दौरान मोबाइल चार्जिंग ट्रकों को गतिशील रूप से तैनात करने के लिए मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और स्पैटियो-टेम्पोरल प्रेडिक्शन को संयोजित करने वाले एक ऑफलाइन-टू-ऑनलाइन प्रतिमान का उपयोग करता है, जो अनिश्चित परिस्थितियों में मौजूदा रणनीतियों की तुलना में जोखिम जोखिम को काफी कम करता है।