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यह शोध पत्र एजेंटिक स्टेबलकॉइन भुगतानों के लिए एक अनुपालन-जागरूक (compliance-aware) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो निष्पादन के बिंदु पर ही नियामक सुरक्षा उपायों को लागू करने के लिए सिग्नेचर-आधारित प्राधिकरण के साथ प्रोग्रामेबल ऑन-चेन पॉलिसी गार्ड्स को एकीकृत करता है, जिससे ऑडिटेबिलिटी और संरचित समाधान बनाए रखते हुए कम-घर्षण (low-friction) सेटलमेंट सुनिश्चित होता है।
यह शोध पत्र LLM-आधारित सामाजिक सिमुलेशन के डिज़ाइन स्पेस का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि बेस लार्ज लैंग्वेज मॉडल का चयन सिमुलेशन परिणामों को प्रभावित करने वाला सबसे महत्वपूर्ण कारक है और विभिन्न डिज़ाइन मापदंडों के बीच जटिल, गैर-तुच्छ अंतःक्रियाओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र सामूहिक एजेंसी (collective agency) को औपचारिक रूप से परिभाषित और परिमाणित करने के लिए कॉज़ल गेम्स (causal games) और कॉज़ल एब्स्ट्रैक्शन (causal abstraction) पर आधारित एक कॉज़ल फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम में उभरते हुए समूह व्यवहारों के पूर्वानुमान और नियंत्रण को सक्षम बनाता है।
यह शोधपत्र फॉresiight एरिना (Foresight Arena) को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुमतिहीन (permissionless), ऑन-चेन बेंचमार्क है जो वास्तविक दुनिया के प्रेडिक्शन मार्केट्स पर एआई पूर्वानुमान एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए ट्रस्टलेस स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और उचित स्कोरिंग नियमों का उपयोग करता है ताकि ओवरफिटिंग और डेटा संदूषण (data contamination) को रोकते हुए भविष्य कहने की सटीकता को कठोरता से मापा जा सके।
यह शोध पत्र मानव-ऊपरी अंग कृत्रिम अंग इंटरफ़ेस को एक सरल उपकरण-नियंत्रण संबंध के बजाय एक सहयोगात्मक संयुक्त क्रिया प्रणाली के रूप में पुनर्गठित करने का प्रस्ताव करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह परिप्रेक्ष्य मौजूदा नियंत्रकों का बेहतर मूल्यांकन कैसे कर सकता है और सहयोगात्मक संचार में भविष्य के सुधारों को कैसे निर्देशित कर सकता है।
यह शोध पत्र सहयोगी मल्टी-एजेंट सिस्टम द्वारा जनरेट की गई सामग्री के मूल स्रोत (प्रोवेनेंस) को ट्रैक करने और उसका लेखा-जोखा रखने के लिए "सिंबोलिक क्रॉनिकल्स" का उपयोग करते हुए एक पोस्ट हॉक एट्रिब्यूशन सिस्टम प्रस्तावित करता है, जो आंतरिक मेमोरी या बाहरी मेटाडेटा पर निर्भर किए बिना, सिंथेटिक सामग्री में सीधे हस्ताक्षरित, टाइम-स्टैम्प किए गए रिकॉर्ड को एम्बेड करके जवाबदेही को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र R3DM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग फ्रेमवर्क है जो भूमिकाओं, पिछले प्रक्षेप पथों और भविष्य के व्यवहारों के बीच पारस्परिक सूचना को अधिकतम करने के लिए एक डायनेमिक्स मॉडल के माध्यम से उभरती हुई भूमिकाओं को सीखकर समन्वय को बढ़ाता है, जिससे अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में जटिल कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र LINCSQA प्रस्तुत करता है, जो बल्क-सेल वातावरण में रासायनिक विक्षोभ (chemical perturbations) के तहत जीन विनियमन की भविष्यवाणी करने के लिए एक नया बेंचमार्क है, और PBio-Agent का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के जटिल जैविक प्रक्रियाओं की भविष्यवाणी करने और उन्हें समझाने में मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए कठिनाई-जागरूक कार्य अनुक्रमण (difficulty-aware task sequencing) और जैविक ज्ञान ग्राफ (biological knowledge graphs) का लाभ उठाता है।
CareGuardAI एक संदर्भ-जागरूक, मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो दोहरी जोखिम मूल्यांकन (SRA और HRA) के साथ एक मल्टी-स्टेज इन्फरेंस पाइपलाइन का उपयोग करके, रिलीज से पहले प्रतिक्रियाओं को फ़िल्टर और परिष्कृत करके क्लिनिकल सुरक्षा सुनिश्चित करता है और पेशेंट-फेसिंग LLMs में मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है।
MARS एक कुशल, अनुकूलन योग्य सह-शेड्यूलिंग प्रणाली है जो प्रवेश (admission) को निष्पादन (execution) से अलग करके और स्टेट रिटेंशन (state retention) को अनुकूलित करके, स्वायत्त LLM एजेंटों के लिए विषम GPU-CPU संसाधनों को वैश्विक स्तर पर समन्वित करती है, जिससे उच्च थ्रूपुट बनाए रखते हुए एंड-टू-एंड विलंबता (latency) को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।