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यह शोध पत्र आवासीय छंटनी और आवास बाजार फीडबैक को ध्यान में रखते हुए दीर्घकालिक सार्वजनिक स्कूल निवेश नीतियों को अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) का उपयोग करने वाला एक गतिशील बहु-एजेंट ढांचा प्रस्तावित करता है, जो मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रभावशीलता और समानता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र इटरेटेड लर्निंग मॉडल को एक स्थानिक रूप से अंतर्निहित जनसंख्या तक विस्तारित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ सीमित अंतर-सामुदायिक संचार भाषा अभिसरण को प्रेरित कर सकता है, वहीं स्थानिक संरचना एक एकल वैश्विक भाषा के समामेलन में महत्वपूर्ण रूप से बाधा डालती है।
यह शोध पत्र स्थापित करता है कि मैनहट्टन या इन्फिनिटी नॉर्म्स वाले द्वि-आयामी मीट्रिक स्पेस में, निकटता-आधारित चुनावों का कोंडोर्सेट आयाम 4 द्वारा सीमित है, और साथ ही यह भी प्रदर्शित करता है कि मतदाताओं की किसी भी वरीयता सेट को किसी भी -नॉर्म के लिए पर्याप्त उच्च-आयामी मीट्रिक स्पेस में एम्बेड किया जा सकता है।
DoctorAgents एक एजेंटिक एआई फ्रेमवर्क है जो तर्क-आधारित अपडेट और प्राकृतिक भाषा फीडबैक के माध्यम से क्लिनिकल मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को पुनरावृत्ति रूप से परिष्कृत करने के लिए विशिष्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो छोटे, विषम टेम्पोरल डेटा पर पारंपरिक AutoML सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन करता है।
FAgent एक नवीन मल्टीमॉडल ट्रेडिंग फ्रेमवर्क है जो विशेष एजेंटों के एक पदानुक्रम और क्रॉस-मोडल निर्भरताओं को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने के लिए एक शोर-रोधी (noise-robust) अनुकूली फ्यूजन तंत्र का लाभ उठाता है, जो विविध वित्तीय परिसंपत्तियों में वार्षिक रिटर्न के मामले में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र TIPEX को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा (unified framework) है जो मल्टी-एजेंट LLM सिस्टम में रेप्लिका (Replica) और स्ट्रक्चरल पैरेललिज्म (Structural parallelism) को समन्वित करता है ताकि टोकन की खपत बढ़ने के बावजूद, विशेष रूप से मध्यम जटिलता वाले कार्यों के लिए, इन्फरेंस सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके और विलंबता (latency) को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों पर कूपमैन ऑपरेटर थ्योरी (Koopman operator theory) को लागू करता है, जो उनकी गैर-रेखीय बहस गतिशीलता को एक सटीक रैखिक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है जो अभिसरण समय सीमा (convergence deadlines), गुट पहचान (faction identification) और निर्णय एट्रिब्यूशन (decision attribution) के लिए मशीन-जांच योग्य प्रमाणपत्र प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक बहु-स्तरीय, अनुपालन-प्रथम (compliance-first) एजेंटिक एआई आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो ऑर्केस्ट्रेशन, नीति प्रवर्तन और गोपनीयता-संरक्षण डेटा फैब्रिक्स को एकीकृत करता है ताकि खंडित अस्पताल एआई परिनियोजितों को एक स्केलेबल, गवर्नड और वैश्विक रूप से अनुपालन योग्य एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म में परिवर्तित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक नवीन तीन-चरणीय बहु-एजेंट ढांचे को प्रस्तुत करता है जो अंग्रेजी चुटकुलों (puns) को फ्रेंच में सफलतापूर्वक अनुवादित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, ध्वन्यात्मक-अर्थ संबंधी एम्बेडिंग्स और कंट्रास्टिव लर्निंग को संयोजित करता है, जिसने शाब्दिक अनुवाद के बजाय भाषाई रचनात्मकता को प्राथमिकता देकर CLEF JOKER 2025 प्रतियोगिता में शीर्ष रैंकिंग प्राप्त की है।
यह शोध पत्र विकेंद्रीकृत मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (डीसेंट्रलाइज्ड मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) के लिए एक "ट्यूटरिंग" ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रशिक्षण के दौरान एजेंटों को गुप्त सूचना (लेटेंट इंफॉर्मेशन) साझा करने में सक्षम बनाकर प्रशिक्षण दक्षता और प्रदर्शन को बढ़ाता है, और फिर इन नीतियों को निष्पादन के समय केवल स्थानीय अवलोकनों पर निर्भर रहने वाले विकेंद्रीकृत समकक्षों में संकुचित (डिस्टिल) करता है।