💻 computer science

Soft-Label Governance for Distributional Safety in Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र SWARM को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो बाइनरी सुरक्षा वर्गीकरणों को सॉफ्ट प्रोबेबिलिस्टिक लेबल से बदल देता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि मल्टी-एजेंट सिस्टम में सख्त शासन अक्सर सुरक्षा में सुधार किए बिना कल्याण को नाटकीय रूप से कम कर देता है, जिससे सुरक्षा और सिस्टम वैल्यू के बीच संतुलन बनाने के लिए निरंतर जोखिम मेट्रिक्स और कैलिब्रेटेड गवर्नेंस लीवर्स की महत्वपूर्ण आवश्यकता सिद्ध होती है।

Aizierjiang Aiersilan, Raeli Savitt2026-04-23
💻 computer science

From Actions to Understanding: Conformal Interpretability of Temporal Concepts in LLM Agents

यह शोध पत्र एक कॉन्फॉर्मल इंटरप्रिटेबिलिटी फ्रेमवर्क पेश करता है जो स्टेप-वाइज रिवॉर्ड मॉडलिंग को कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन के साथ जोड़ता है ताकि एलएलएम (LLM) एजेंटों के भीतर रैखिक रूप से विभाज्य टेम्पोरल कॉन्सेप्ट्स की पहचान और नियंत्रण किया जा सके, जिससे जटिल संवादात्मक वातावरण में प्रारंभिक विफलता का पता लगाना और प्रदर्शन में सुधार करना सक्षम हो सके।

Trilok Padhi, Ramneet Kaur, Krishiv Agarwal, Adam D. Cobb, Daniel Elenius, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Alexander M. (…)2026-04-23
💻 computer science

Beyond Task Success: An Evidence-Synthesis Framework for Evaluating, Governing, and Orchestrating Agentic AI

यह शोधपत्र 24 स्रोतों से साक्ष्य संश्लेषित करके एजेंटिक एआई (Agentic AI) में गवर्नेंस-टू-एक्शन क्लोजर गैप को संबोधित करता है ताकि एक चार-स्तरीय ढांचे, एक ODTA रनटाइम-प्लेसमेंट परीक्षण, और एक न्यूनतम एक्शन-एविडेंस बंडल का प्रस्ताव दिया जा सके जो उच्च-स्तरीय मूल्यांकन/गवर्नेंस और ठोस, प्रमाण योग्य निष्पादन अनुपालन के बीच के विच्छेद को सामूहिक रूप से पाटते हैं।

Christopher Koch, Joshua Andreas Wellbrock2026-04-23
💻 computer science

Forage V2: Knowledge Evolution and Transfer in Autonomous Agent Organizations

Forage V2 एक स्वायत्त एजेंट संगठन आर्किटेक्चर पेश करता है जो मॉडल क्षमताओं के बीच ज्ञान संचय और हस्तांतरण को संस्थागत बनाकर ओपन-वर्ल्ड कार्यों में "डेनोमिनेटर ब्लाइंडनेस" (denominator blindness) पर विजय प्राप्त करता है, जिससे साझा, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) संगठनात्मक स्मृति के माध्यम से कमजोर एजेंटों को बेहतर प्रदर्शन, कम लागत और तेज़ अभिसरण (convergence) प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Huaqing Xie2026-04-23
💻 computer science

Relative Principals, Pluralistic Alignment, and the Structural Value Alignment Problem

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई (AI) वैल्यू अलाइनमेंट की समस्या मौलिक रूप से एक तकनीकी समस्या के बजाय एक संरचनात्मक शासन संबंधी चुनौती है, जो एक त्रि-अक्षीय ढांचे (उद्देश्य, सूचना और सिद्धांत) का प्रस्ताव करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि अलाइनमेंट एक बहुलवादी, संदर्भ-निर्भर परिणाम है जिसके लिए प्रतिस्पर्धी मूल्यों और समझौतों के निरंतर संस्थागत प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

Travis LaCroix2026-04-23
🔢 mathematics

Cost-Aware Distributed Online Learning with Strict Rejection Behavior against Adversarial Agents

यह शोध पत्र एक लागत-जागरूक वितरित ऑनलाइन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम में प्रतिकूल एजेंटों के विरुद्ध मजबूत, कम-लागत वाली अभिसरण (convergence) प्राप्त करने के लिए सख्त अस्वीकृति व्यवहार और एक अनुकूली अवस्था-विकास दर समायोजन तंत्र का उपयोग करता है।

Yuhan Suo, Senchun Chai, Xudong Zhao, Yuanqing Xia, and Runqi Chai2026-04-22
🤖 machine learning

OMAC: A Holistic Optimization Framework for LLM-Based Multi-Agent Collaboration

यह शोध पत्र OMAC को प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्य ढांचा है जो पांच प्रमुख आयामों की पहचान करके और एकल एवं संयुक्त अनुकूलन दोनों के लिए विशिष्ट एल्गोरिदम का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम को समग्र रूप से अनुकूलित करता है, जिससे कोड जनरेशन और रीजनिंग जैसे जटिल कार्यों में अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Shijun Li, Hilaf Hasson, Joydeep Ghosh2026-04-22
🤖 AI

ORCA: An Agentic Reasoning Framework for Hallucination and Adversarial Robustness in Vision-Language Models

ORCA एक एजेंटिक रीजनिंग फ्रेमवर्क है जो छोटे विजुअल टूल्स का उपयोग करते हुए एक इन्फरेंस-टाइम ऑब्जर्व-रीजन-क्रिटीक-एक्ट लूप के माध्यम से प्रीट्रेन किए गए लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की तथ्यात्मक सटीकता और एडवर्सरियल रोबस्टनेस को बढ़ाता है, जिससे बिना मॉडल रिट्रेनिंग या इंटरनल एक्सेस के हैलुसिनेशन और एडवर्सरियल बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Chung-En Johnny Yu, Brian Jalaian, Nathaniel D. Bastian2026-04-22
🤖 AI

Visual Reasoning Agent: Robust Vision Systems in Remote Sensing via Inference-Time Scaling

यह शोध पत्र विज़ुअल रीजनिंग एजेंट (VRA) को पेश करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो बिना किसी मॉडल पुनप्रशिक्षण के रिमोट सेंसिंग में विज़ुअल रीजनिंग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए एक 'थिंक-क्रिटीक-एक्ट' (सोचें-आलोचना करें-कार्य करें) लूप के माध्यम से बड़े विजन-लैंग्वेज मॉडल्स को एक रीजनिंग मॉडल के साथ व्यवस्थित करता है।

Chung-En Johnny Yu, Brian Jalaian, Nathaniel D. Bastian2026-04-22
🤖 AI

Multi-agent Self-triage System with Medical Flowcharts

यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट संवादात्मक सेल्फ-ट्राइएज सिस्टम प्रस्तुत करता है जो नैदानिक प्रोटोकॉल को प्राप्त करने और नेविगेट करने में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को 100 चिकित्सकीय रूप से प्रमाणित मेडिकल फ्लोचार्ट्स के साथ एकीकृत करता है, जिससे एआई-सहायता प्राप्त रोगी निर्णय लेने के लिए एक पारदर्शी और विश्वसनीय ढांचा प्रदान होता है।

Yujia Liu, Sophia Yu, Hongyue Jin, Jessica Wen, Alexander Qian, Terrence Lee, Mattheus Ramsis, Gi Won Choi, Lianhui Qin (…)2026-04-22