1353 पेपर
यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि व्यक्तिगत एजेंटों को रिमोट प्रोसेसिंग की सीमाओं को दूर करने के लिए क्लाउड-केंद्रित से एज-आधारित आर्किटेक्चर की ओर पलायन करना चाहिए, ताकि प्रभावी एजेंटिक इंटेलिजेंस के लिए आवश्यक निम्न-विलंबता निष्पादन (low-latency execution), स्थानीय संदर्भ का संरक्षण और सतत परिशोधन सुनिश्चित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक नवीन डिकपल्ड (decoupled) विधि पेश करके डिस्ट्रीब्यूटेड सैडल समस्याओं के लिए कठोर सैद्धांतिक आधार स्थापित करता है जो ज़ीरो-रिस्पेक्टिंग (zero-respecting) और ग्रेडिएंट-स्पैन (gradient-span) ढांचों के भीतर इष्टतम संचार जटिलता प्राप्त करता है, जबकि साथ ही इन अत्याधुनिक परिणामों को वेरिएशनल इनइक्वालिटी (variational inequality) समस्याओं के व्यापक वर्ग तक भी विस्तारित करता है।
यह शोध पत्र जनरैलिटी-एक्यूरेसी-सिम्प्लिसिटी (GAS) ढांचे को पेश करता है ताकि यह तर्क दिया जा सके कि जबकि जनरेटिव एआई उपयोगकर्ता-केंद्रित सरलता प्रदान करता है, यह वास्तव में जटिलता को संगठनात्मक बुनियादी ढांचे और कर्मियों में पुनर्वितरित करता है, जिससे प्रतिस्पर्धी लाभ केवल अपनाने के बजाय रणनीतिक डिजाइन के माध्यम से इस बदलाव में महारत हासिल करने पर निर्भर हो जाता है।
यह शोध पत्र TeamTR को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रस्ट-रीजन फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो प्रत्येक अपडेट के बाद प्रक्षेप पथों (trajectories) को पुन: नमूनाकरण (resampling) करके मल्टी-एजेंट LLM सिस्टम में संचयी ऑक्यूपेंसी शिफ्ट (compounding occupancy shifts) को कम करता है, जिससे अनुक्रमिक बेसलाइनों की तुलना में कठोर प्रदर्शन सुधार और बेहतर समन्वय प्राप्त होता है।
SMCEvolve एक सिद्धांत-आधारित ढांचा पेश करता है जो LLM-संचालित वैज्ञानिक खोज के लिए प्रोग्राम खोज को सीक्वेंशियल मोंटे कार्लो सैंपलिंग के रूप में पुनर्गठित करता है, जो विविध बेंचमार्क पर कम LLM कॉल्स के साथ अत्याधुनिक प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी और परिमित-नमूना जटिलता सीमाएं प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एस्टिमेटेड डायनेमिक इक्विलिब्रियम मॉडल (EDEM) प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंट-आधारित ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे शोर वाले बिड वितरणों (noisy bid distributions) के ऊपरी छोर से मार्केट-क्लियरिंग कीमतों का क्रमिक रूप से नमूना लेना एक सांख्यिकीय पूर्वाग्रह उत्पन्न करता है जो निवेशक तर्कहीनता या आशावाद की आवश्यकता के बिना घातांकीय मूल्य वृद्धि और निरंतर असंतुलन को प्रेरित करता है।
यह शोध पत्र एजेंट एट्रिब्यूशन (agent attribution) के लिए पहले व्यावहारिक प्रोटोकॉल को प्रस्तुत करता है, जो वेंडरों को इंटरैक्शन स्ट्रीम में मजबूत कैनरीज (canaries) इंजेक्ट करके स्वायत्त एआई एजेंटों को उनके तैनात खातों तक ट्रैक करने में सक्षम बनाता है, जिन्हें एजेंट के प्रदर्शन को कम किए बिना दबाया नहीं जा सकता है।
यह शोध पत्र सहकारी परिवहन कार्य आवंटन और पथ खोज (CT-TAPF) समस्या को औपचारिक रूप देकर और एक वृद्धिशील विस्तार रणनीति के साथ एक इष्टतम सॉल्वर और कुशल उप-इष्टतम सॉल्वर प्रस्तावित करके, बड़ी वस्तुओं के परिवहन के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम में मौजूद अंतराल को संबोधित करता है, जो समाधान की गुणवत्ता और रनटाइम के बीच संतुलन बनाने में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र MAxLM का प्रस्ताव करता है, जो अपलिंक MU-MIMO-OFDMA WLANs में उपयोगकर्ता शेड्यूलिंग और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए AI-असिस्टेड WiSER प्लेटफॉर्म के भीतर एक प्रीट्रेन्ड छोटे-से-मध्यम भाषा मॉडल का लाभ उठाने वाला एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है, जो बेंचमार्क तकनीकों की तुलना में बेहतर थ्रूपुट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र `paper.json` का प्रस्ताव करता है, जो अकादमिक शोध पत्रों के लिए एक हल्का साथी JSON कन्वेंशन है, जो स्थिर आईडी (stable IDs) और स्पष्ट शेल कमांड्स (explicit shell commands) का उपयोग करता है ताकि LLM एजेंट मूल मानव-पठनीय पाठ को बदले बिना विश्वसनीय रूप से उप-दावों (sub-claims) को निकाल सकें, दायरे को परिभाषित कर सकें और परिणामों को पुनरुत्पादित कर सकें।