1362 पेपर
यह शोध पत्र C-MADF को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचनात्मक रूप से बाधित स्वायत्त साइबर रक्षा ढांचा है जो उन्नत निरंतर खतरों (एडवांस्ड पर्सिस्टेंट थ्रेट्स) का पता लगाने में फाल्स पॉजिटिव को कम करने और व्याख्यात्मकता बढ़ाने के लिए कॉज़ल मॉडलिंग को एडवर्सरियल डुअल-पॉलिसी सुदृढीकरण लर्निंग के साथ जोड़ता है।
यह शोधपत्र ह्यूमन डेलीगेशन प्रोवेनेंस (HDP) प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, ऑफलाइन-सत्यापन योग्य क्रिप्टोग्राफिक स्कीम है जो हस्ताक्षरित टोकन के माध्यम से मल्टी-हॉप डेलीगेशन श्रृंखलाओं के साथ मानवीय प्राधिकरण को क्रिप्टोग्राफिक रूप से बांधकर एजेंटिक एआई प्रणालियों में जवाबदेही सुनिश्चित करता है, जो OAuth 2.0 और JWTs जैसे मौजूदा मानकों द्वारा छोड़े गए एक महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सांख्यिकीय मॉडल चेकिंग (Statistical Model Checking), विशेष रूप से Multi-VeStA टूल का उपयोग करते हुए, फजियोलो और डोसी आइलैंड मॉडल (Fagiolo and Dosi Island Model) के औपचारिक विश्लेषण के लिए एक सिद्धांतगत और पुनरुत्पादनीय ढांचा प्रदान करता है, जो आत्मविश्वास अंतराल (confidence intervals) के साथ प्रमुख आर्थिक शैलीगत तथ्यों (economic stylized facts) को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित करता है और कठोर प्रतितथ्यात्मक संवेदनशीलता विश्लेषण (counterfactual sensitivity analysis) के माध्यम से अन्वेषण दरों (exploration rates) और ज्ञान स्थानीयता (knowledge locality) में सूक्ष्म अंतर्दृष्टि को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र आपूर्ति श्रृंखलाओं के मॉडलिंग और विश्लेषण के लिए एक मॉड्यूलर प्रोडक्ट टाइम पेट्री नेट (PTPN) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक को एक महत्वपूर्ण मोबाइल संसाधन के रूप में स्पष्ट रूप से उपचारित करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि समय संबंधी बाधाएं और प्रबंधकीय क्षमता प्रणाली की व्यवहार्यता, टाइमआउट और टाइमलॉक को कैसे प्रभावित करती हैं।
यह शोध पत्र Agentic-FL का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रतिमान-परिवर्तक (paradigm-shifting) ढांचा है जो विषम वातावरणों में स्थिर अनुकूलन की सीमाओं को पार करने के लिए और विश्वसनीयता एवं सुरक्षा से संबंधित चुनौतियों का समाधान करने के लिए सर्वर और क्लाइंट दोनों पक्षों पर स्वायत्त लैंग्वेज मॉडल-आधारित एजेंटों का उपयोग करके फेडरेटेड लर्निंग को गतिशील रूप से ऑर्केस्ट्रेट करता है।
यह शोध पत्र ClinicalReTrial को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सिस्टम है जो नैदानिक परीक्षणों की सफलता की संभावनाओं को नगण्य लागत पर महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए एक क्लोज्ड-लूप, रिवॉर्ड-ड्रिवन फ्रेमवर्क के माध्यम से क्लिनिकल ट्रायल प्रोटोकॉल को पुन: डिज़ाइन करने के लिए पुनरावृत्ति (इटरेटिवली) करता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि समान टोकन बजट के तहत मल्टी-हॉप रीजनिंग (multi-hop reasoning) के लिए सिंगल-एजेंट LLMs, मल्टी-एजेंट सिस्टम की तुलना में अधिक सूचना-कुशल हैं, जो अनुभवजन्य अध्ययन और सूचना-सैद्धांतिक विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि रिपोर्ट किए गए मल्टी-एजेंट लाभ अक्सर अंतर्निहित वास्तुशिल्प लाभों के बजाय अनियंत्रित गणना और संदर्भ आर्टिफ़ैक्ट्स (context artifacts) से उत्पन्न होते हैं।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल मनुष्यों की तुलना में स्थिर समूह समन्वय प्राप्त करने में संघर्ष करते हैं, जो अत्यधिक क्रिया परिवर्तन और समृद्ध फीडबैक के प्रति सीमित प्रतिक्रियाशीलता प्रदर्शित करते हैं, जो अनुकूलनशील शिक्षण और अभिसरण रणनीतियों में मौलिक व्यवहार संबंधी अंतरों को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि एलएलएम (LLM) मल्टी-एजेंट सिस्टम एक इंटीग्रेशन बॉटलनेक (एकीकरण बाधा) द्वारा संचालित हेवी-टेल्ड कोऑर्डिनेशन कैस्केड्स के माध्यम से बौद्धिक अभिजात वर्ग विकसित करते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि प्रस्तावित डेफिसिट-ट्रिगरड इंटीग्रेशन (कमी-प्रेरित एकीकरण) तंत्र इन संरचनात्मक विफलताओं को प्रभावी ढंग से कम करके स्केलेबल सामूहिक संज्ञान में सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन वितरित Q-लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो दो-हॉप पड़ोसी जानकारी और एक सत्यापन योग्य बहुपद-समय टोपोलॉजिकल स्थिति का लाभ उठाने वाले रिडंडेंसी-आधारित फ़िल्टरिंग तंत्र का उपयोग करके बायज़ेंटाइन एज हमलों के तहत मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण में इष्टतम मूल्य फलनों (वैल्यू फंक्शन्स) तक लगभग निश्चित अभिसरण प्राप्त करता है।