AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-22

ग्राफ़-संरचित वितरित ब्लॉक अनुकूलन के रूप में समानांतर AI एजेंट सहयोग

मूल शीर्षक: Parallel AI Agent Collaboration as Graph-Structured Distributed Block Optimization

समानांतर AI एजेंट ऐसे उपयोगी स्थानीय संपादन तैयार कर सकते हैं जो संयोजित होने पर एक साझा समाधान को बिगाड़ देते हैं। यह शोध पत्र इस समन्वय समस्या को, सटीक रूप से मूल्यांकन-योग्य ऑब्जेक्टिव और ज्ञात डिपेंडेंसी ग्राफ के साथ, डिस्क्रीट ब्लॉक ऑप्टिमाइज़ेशन के रूप में मॉडल करता है, जहाँ स्वतंत्र सेट अनुकूल संपादनों को प्रमाणित करते हैं जिनके सत्यापित लाभ ठीक-ठीक जुड़ते हैं, और सिद्ध करता है कि इष्टतम फ़्रैक्शनल कलरिंग एक ऐसा मर्जर देती है जो कुल सत्यापित स्थानीय सुधार का 1/χ_f(G) अंश संरक्षित रखता है। कोड-रिपेयर प्रयोग दिखाते हैं कि सत्यापित मर्जिंग उन टकरावों को सुलझाती है जिनके कारण नाइव मर्जिंग विफल हो जाती है, फ़्रैक्शनल इंटीग्रेशन तीन सार्वजनिक सड़क नेटवर्कों पर 90 युग्मित रनों में 922 इकाई सत्यापित ग्राफ-कट सुधार बरकरार रखता है, और फ़्रैक्शनल शेड्यूलिंग रूट-सर्च एजेंटों के बारह युग्मित रनों में मापे गए वॉल टाइम को माध्यिका रूप से 15% कम करती है।

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