💰 quantitative finance

Training Language Models for Bilateral Trade with Private Information

यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) को बेंचमार्क और प्रशिक्षित करने के लिए एक संरचित द्विपक्षीय व्यापार वातावरण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि सीमावर्ती मॉडल (फ्रंटियर मॉडल्स) रणनीतिक मूल्य भेदभाव के माध्यम से इष्टतम परिणाम प्राप्त करते हैं, जबकि ओपन-वेट मॉडल्स का सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) फाइन-ट्यूनिंग आनुपातिक रणनीतियों को बढ़ा सकता है लेकिन डील पूरा होने की दर और अधिशेष अधिकतमकरण के बीच समझौतों का सामना करता है।

Dirk Bergemann, Soheil Ghili, Xinyang Hu, Chuanhao Li, Zhuoran Yang2026-04-21
🤖 AI

Public and private blockchain for decentralized digital building twins and building automation system

यह अध्ययन स्मार्ट बिल्डिंग डिजिटल ट्विन्स में IoT डेटा ट्रांसफर की साइबर लचीलापन, सुरक्षा और गोपनीयता को बढ़ाने के लिए सार्वजनिक और निजी दोनों लेजर्स का उपयोग करते हुए एक ब्लॉकचेन-आधारित विकेंद्रीकृत ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हाइपरलेजर फैब्रिक पारंपरिक केंद्रीकृत आर्किटेक्चर की तुलना में बेहतर स्केलेबिलिटी और लागत-प्रभावशीलता प्रदान करता है।

Reachsak Ly, Alireza Shojaei2026-04-21
🤖 AI

Conjunctive Prompt Attacks in Multi-Agent LLM Systems

यह शोध पत्र "conjunctive prompt attacks" (संयोजी प्रॉम्प्ट हमलों) को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों में एक नवीन भेद्यता है जहाँ अलग-अलग घटकों में मौजूद हानिरहित ट्रिगर्स और टेम्पलेट्स रूटिंग के माध्यम से मिलकर मौजूदा सुरक्षा उपायों को बायपास कर देते हैं और हानिकारक व्यवहार को सक्रिय कर देते हैं, जो यह रेखांकित करता है कि क्रॉस-एजेंट संरचना (cross-agent composition) को ध्यान में रखने वाले सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है।

Nokimul Hasan Arif, Qian Lou, Mengxin Zheng2026-04-21
💻 computer science

Agentic AI for Education: A Unified Multi-Agent Framework for Personalized Learning and Institutional Intelligence

यह शोध पत्र एजेंटिक यूनिफाइड स्टूडेंट सपोर्ट सिस्टम (AUSS) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो व्यक्तिगत शिक्षण, शिक्षक स्वचालन और संस्थागत बुद्धिमत्ता प्रदान करने के लिए LLMs, सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण (predictive analytics) को एकीकृत करता है, जिससे अनुशंसा सटीकता, ग्रेडिंग दक्षता और ड्रॉपआउट भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Arya Mary K J, Deepthy K Bhaskar, Sinu T S, Binu V P2026-04-21
💬 NLP

Evaluating Tool-Using Language Agents: Judge Reliability, Propagation Cascades, and Runtime Mitigation in AgentProp-Bench

यह शोधपत्र AgentProp-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-सत्यापित बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंटों के लिए स्वचालित जज अक्सर संयोग के स्तर (chance levels) पर प्रदर्शन करते हैं, यह लक्षणित करता है कि पैरामीटर इंजेक्शन त्रुटियां अंतिम उत्तरों तक कैसे प्रसारित होती हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि रनटाइम शमन रणनीतियाँ विशिष्ट मॉडलों में मतिभ्रम (hallucinations) को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती हैं।

Bhaskar Gurram2026-04-21
💬 NLP

The Consensus Trap: Rescuing Multi-Agent LLMs from Adversarial Majorities via Token-Level Collaboration

यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLMs) में एक महत्वपूर्ण भेद्यता की पहचान करता है जहाँ बहुमत मतदान (majority voting) मध्यवर्ती तर्क के प्रति अपनी अंधापन के कारण प्रतिकूल बहुलकों (adversarial majorities) के विरुद्ध विफल हो जाता है, और एक टोकन-लेवल राउंड-रॉबिन सहयोग पद्धति का प्रस्ताव करता है जो सैद्धांतिक और अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करती है कि इंटरलीविंग जनरेशन के माध्यम से ईमानदार एजेंटों को भ्रष्ट तर्क को सुधारने की अनुमति दी जाती है, भले ही वे संख्या में कम हों।

Jiayuan Liu, Shiyi Du, Weihua Du, Mingyu Guo, Vincent Conitzer2026-04-21
💻 computer science

Logic-Based Verification of Task Allocation for LLM-Enabled Multi-Agent Manufacturing Systems

यह शोध पत्र एक ऐसे नियंत्रण आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो टेम्पोरल लॉजिक और डिस्क्रीट इवेंट सिस्टम का उपयोग करके कार्य आवंटन को सत्यापित करके लचीले, एलएलएम-सक्षम मल्टी-एजेंट विनिर्माण प्रणालियों में सुरक्षा सुनिश्चित करता है, जैसा कि एक मल्टी-रोबोट असेंबली केस स्टडी में प्रदर्शित किया गया है।

Jonghan Lim, Mostafa Tavakkoli Anbarani, Rômulo Meira-Góes, Ilya Kovalenko2026-04-21
💻 computer science

Persona-Based Requirements Engineering for Explainable Multi-Agent Educational Systems: A Scenario Simulator for Clinical Reasoning Training

यह शोध पत्र व्याख्यात्मक मल्टी-एजेंट शैक्षिक प्रणालियों के लिए एक मानव-केंद्रित, व्यक्तित्व-संचालित आवश्यकता इंजीनियरिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो एक क्लिनिकल रीजनिंग सिम्युलेटर के माध्यम से अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है जिसने विकास के शुरुआती चरणों से ही पारदर्शिता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हुए चिकित्सा छात्रों के कौशल में सफलतापूर्वक सुधार किया।

Weibing Zheng, Laurah Turner, Jess Kropczynski, Matthew Kelleher, Murat Ozer, Shane Halse2026-04-21
💻 computer science

LLM-Guided Strategy Synthesis for Scalable Equality Saturation

यह शोध पत्र EggMind प्रस्तुत करता है, जो एक डोमेन-विशिष्ट भाषा और एजेंटिक वर्कफ़्लो के माध्यम से पुन: प्रयोज्य समानता संतृप्ति (equality saturation) रणनीतियों को संश्लेषित करने वाला एक LLM-निर्देशित ढांचा है, जो ई-ग्राफ विस्फोट (e-graph explosion) को कम करते हुए अनुकूलन गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Chenyun Yin, Youwei Xiao, Yuze Luo, Yuyang Zou, Yun Liang2026-04-21
🤖 machine learning

CAPO: Counterfactual Credit Assignment in Sequential Cooperative Teams

यह शोध पत्र CAPO को प्रस्तुत करता है, जो एक क्रिटिक-मुक्त पॉलिसी-ग्रेडिएंट एल्गोरिदम है जो निश्चित एक्शन ऑर्डर्स वाले सहकारी टीमों के लिए क्लोज्ड-फॉर्म प्रति-एजेंट एडवांटेज प्राप्त करने हेतु नवीन सीक्वेंशियल एरिस्टोक्रेट यूटिलिटी (SeqAU) का उपयोग करता है, जिससे अतिरिक्त पर्यावरण इंटरैक्शन के बिना कुशल शिक्षण सक्षम होता है।

Shripad Deshmukh, Jayakumar Subramanian, Raghavendra Addanki, Nikos Vlassis2026-04-21