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TraceFix एक सत्यापन-प्रथम (verification-first) पाइपलाइन है जो डेडलॉक-मुक्त निष्पादन सुनिश्चित करने के लिए TLA+ काउंटरएग्जम्पल्स का उपयोग करके LLM मल्टी-एजेंट समन्वय प्रोटोकॉल को सिंथेसाइज और पुनरावृत्ति से रिपेयर करती है, जिससे बेसलाइन दृष्टिकोणों की तुलना में काफी उच्च कार्य पूर्णता दर और मजबूती प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र संख्यात्मक उपयोगिताओं (numerical utilities) को सामाजिक चयन सिद्धांत (social choice theory) के माध्यम से एकत्रित क्रमबद्ध वरीयता रैंकिंगों (ordinal preference rankings) से प्रतिस्थापित करके नैश इक्विलिब्रियम (Nash equilibrium) को "संदर्भ-क्रमबद्ध" (context-ordinal) खेलों के लिए सामान्यीकृत करता है, जिससे सटीक उपयोगिता उद्दीपन (utility elicitation) की आवश्यकता के बिना सीधे मानवीय वरीयताओं से प्राप्त संतुलनों के अस्तित्व की शर्तों, जटिलता सीमाओं और शिक्षण नियमों को स्थापित किया जाता है।
यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि LLM एजेंटों में कॉन्टेक्स्ट विंडो का विस्तार अक्सर एक "मेमोरी कर्स" (स्मृति अभिशाप) को सक्रिय करता है जो नकारात्मक तर्क पैटर्न को बढ़ाकर मल्टी-एजेंट सामाजिक दुविधाओं में सहकारी इरादे को व्यवस्थित रूप से नष्ट कर देता है, एक ऐसी घटना जिसे भविष्योन्मुखी ट्रेस (forward-looking traces) पर लक्षित फाइन-ट्यूनिंग या मेमोरी सैनिटाइजेशन के माध्यम से कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र मानव और एआई शासन के बीच के अंतर को पाटने के लिए मानव प्रति-मिलीभगत तंत्रों (anti-collusion mechanisms) का एक वर्गीकरण विकसित करता है और उन्हें मल्टी-एजेंट एआई प्रणालियों के विशिष्ट हस्तक्षेपों के साथ मैप करता है, साथ ही एट्रिब्यूशन, पहचान की तरलता और प्रतिकूल अनुकूलन जैसी प्रमुख चुनौतियों की पहचान भी करता है।
FinRAG-12B एक प्रोडक्शन-वैलिडेटेड, डेटा-एफिशिएंट 12B-पैरामीटर फ्रेमवर्क है जो एक विशिष्ट प्रशिक्षण पाइपलाइन को कैलिब्रेटेड रिफ्यूज़ल मैकेनिज्म के साथ जोड़ता है ताकि 40 से अधिक वित्तीय संस्थानों के लिए अत्यधिक सटीक, ग्राउंडेड और लागत प्रभावी प्रश्न उत्तर प्रदान किया जा सके, जो साइटेशन गुणवत्ता और क्वेरी रेजोल्यूशन में GPT-4.1 से बेहतर प्रदर्शन करता है और साथ ही लेटेंसी और परिचालन लागत को काफी कम करता है।
यह शोध पत्र रिट्रीवल-गाइडेड एडेप्टिव ऑर्केस्ट्रेशन (RGAO) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो एक पदानुक्रमित कोड इंडेक्स से निकाले गए संरचनात्मक जटिलता के आधार पर डायनामिक रूप से कोड जनरेशन टोपोलॉजी का चयन करता है, जिससे जटिलता-सशर्त रूटिंग और औपचारिक संसाधन बीजगणित के नवीन एकीकरण के माध्यम से प्रमाणित बजट संरक्षण प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट स्टोकेस्टिक शॉर्टेस्ट पाथ समस्या का परिचय देता है, स्वायत्त और समन्वित परिवेशों में इसकी कम्प्यूटेशनल और स्ट्रैटेजी जटिलता का विश्लेषण करता है, और कुशल स्ट्रैटेजी-सिंथेसिस एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जिन्हें प्राकृतिक बेसलाइन के विरुद्ध प्रयोगात्मक रूप से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र LATTE को प्रस्तुत करता है, जो एक साझा, विकसित होते कार्य ग्राफ (task graph) के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल टीमों को समन्वित करने के लिए एक ढांचा है ताकि संरचनात्मक निरंतरता और अनुकूलनशीलता के बीच गतिशील रूप से संतुलन बनाया जा सके, जिससे मौजूदा स्थिर या असंरचित दृष्टिकोणों की तुलना में सटीकता को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए संसाधन खपत और समन्वय विफलताओं को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र डिकपल्ड डायनेमिक्स वाले पार्शियली ऑब्जर्वेबल मार्कोव पोटेंशियल गेम्स के लिए एक इंडिपेंडेंट लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो फ़िल्टर स्टेबिलिटी का लाभ उठाकर समस्या को परिमित इतिहास विंडो और एक सरोगेट नियर-पोटेंशियल मार्कोव गेम के माध्यम से अनुमानित करके क्वासी-पॉलीनोमियल कॉम्प्लेक्सिटी के साथ अनुमानित नैश इक्विलिब्रियम अभिसरण प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक क्रमिक प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल प्रस्तावित करता है जहाँ एक नियामक उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में वित्तीय बाधाओं को दूर करने के लिए एक डेवलपर की परीक्षण लागतों को आंशिक रूप से सब्सिडी देता है, और यह प्रदर्शित करता है कि एक 'बलीफ मार्कोव डिसीजन प्रोसेस' मॉडल के माध्यम से यह दृष्टिकोण मानक गैर-क्रमिक विधियों की तुलना में सामाजिक उपयोगिता को 35% से अधिक बढ़ा सकता है।