On the Multi-Commodity Flow with convex objective function: Column-Generation approaches

Cet article propose une approche algorithmique basée sur la génération de colonnes pour résoudre le problème de flot multi-commodités à objectif convexe, applicable aux variantes fractionnaires et non fractionnaires, afin d'optimiser la distribution du trafic dans les réseaux de télécommunications en tenant compte de coûts de liaison croissants de manière convexe.

Guillaume Beraud-Sudreau, Lucas Létocart, Youcef Magnouche, Sébastien MartinWed, 11 Ma💻 cs

AnalogToBi: Device-Level Analog Circuit Topology Generation via Bipartite Graph and Grammar Guided Decoding

L'article présente AnalogToBi, un cadre de génération de topologies de circuits analogiques au niveau des composants qui surpasse les méthodes précédentes en assurant une validité électrique et une nouveauté élevées grâce à une représentation par graphe biparti, un guidage par grammaire et un contrôle fonctionnel explicite.

Seungmin Kim, Mingun Kim, Yuna Lee, Yulhwa KimWed, 11 Ma💻 cs

Artificial Intelligence (AI) Maturity in Small and Medium-Sized Enterprises: A Framework of Internalized and Ecosystem-Embedded Capabilities

Cette étude propose un nouveau cadre conceptuel de maturité de l'IA spécifiquement adapté aux PME, qui redéfinit leur développement comme une capacité multidimensionnelle et non linéaire ancrée dans leur écosystème, en tenant compte de leurs contraintes de ressources et de leur gouvernance informelle.

Sukanlaya Sawang, Virach SornlertlamvanichWed, 11 Ma💻 cs

Fair and Square: Replacing One Real Multiplication with a Single Square and One Complex Multiplication with Three Squares When Performing Matrix Multiplication and Convolutions

Ce papier démontre qu'il est possible de remplacer asymptotiquement chaque multiplication réelle par une seule opération de mise au carré (et chaque multiplication complexe par trois), permettant ainsi des réductions importantes de ressources matérielles pour les multiplications matricielles et les convolutions grâce à des architectures dédiées.

Vincenzo LiguoriWed, 11 Ma💻 cs

RSH-SpMM: A Row-Structured Hybrid Kernel for Sparse Matrix-Matrix Multiplication on GPUs

L'article présente RSH-SpMM, un cadre hybride de multiplication matrice-matrice creuse optimisé pour les GPU, qui améliore significativement les performances et la stabilité sur des matrices irrégulières grâce à une partitionnement adaptatif des lignes, une représentation RS-Tile compatible avec les Tensor Cores et un réordonnancement local.

Aiying Li, Jingwei Sun, Han Li, Wence Ji, Guangzhong SunWed, 11 Ma💻 cs

Adaptive Multi-Objective Tiered Storage Configuration for KV Cache in LLM Service

L'article présente Kareto, un optimiseur adaptatif qui résout le problème d'optimisation multi-objectif de la configuration du stockage en couches pour le cache KV des LLM en naviguant efficacement dans l'espace des configurations pour identifier la frontière de Pareto, permettant ainsi d'améliorer le débit, de réduire la latence ou de diminuer les coûts par rapport aux stratégies statiques.

Xianzhe Zheng, Zhengheng Wang, Ruiyan Ma, Rui Wang, Xiyu Wang, Rui Chen, Peng Zhang, Sicheng Pan, Zhangheng Huang, Chenxin Wu, Yi Zhang, Bo Cai, Kan Liu, Teng Ma, Yin Du, Dong Deng, Sai Wu, Guoyun Zhu, Wei Zhang, Feifei LiWed, 11 Ma💻 cs

Electoral Systems Simulator: An Open Framework for Comparing Electoral Mechanisms Across Voter Distribution Scenarios

Cet article présente \texttt{electoral\_sim}, un cadre open-source en Python qui simule et compare la performance de divers systèmes électoraux, y compris un mécanisme hypothétique basé sur un noyau softmax de Boltzmann, en mesurant leur capacité à se rapprocher de la médiane géométrique des électeurs à travers des distributions de préférences variées.

Sumit MukherjeeWed, 11 Ma💻 cs

Serving Compound Inference Systems on Datacenter GPUs

Le papier présente JigsawServe, un cadre de service innovant pour les systèmes d'inférence composés sur les GPU de centre de données qui optimise conjointement la latence, la précision et les coûts en sélectionnant dynamiquement des variantes de modèles et en allouant des ressources GPU de manière spatiale et fine, permettant ainsi d'augmenter la demande de service maximale de 11,3 fois par rapport aux travaux antérieurs.

Sriram Devata, Rahul Singh, Sarita AdveWed, 11 Ma💻 cs

Granulon: Awakening Pixel-Level Visual Encoders with Adaptive Multi-Granularity Semantics for MLLM

Le papier présente Granulon, un nouveau modèle multimodal fondé sur DINOv3 qui surpasse les approches existantes en améliorant la précision et en réduisant les hallucinations grâce à un contrôle adaptatif de la granularité visuelle permettant un raisonnement unifié allant du pixel aux concepts globaux.

Junyuan Mao, Qiankun Li, Linghao Meng, Zhicheng He, Xinliang Zhou, Kun Wang, Yang Liu, Yueming JinWed, 11 Ma💻 cs

VisionCreator-R1: A Reflection-Enhanced Native Visual-Generation Agentic Model

Le papier présente VisionCreator-R1, un agent natif de génération visuelle doté d'un mécanisme de réflexion explicite et entraîné via une méthode d'optimisation conjointe plan-réflexion (RPCO) qui surpasse Gemini2.5Pro sur des tâches de génération d'images uniques et multiples.

Jinxiang Lai, Wenzhe Zhao, Zexin Lu, Hualei Zhang, Qinyu Yang, Rongwei Quan, Zhimin Li, Shuai Shao, Song Guo, Qinglin LuWed, 11 Ma💻 cs

HMR-1: Hierarchical Massage Robot with Vision-Language-Model for Embodied Healthcare

Ce papier présente HMR-1, un robot de massage hiérarchique intégrant un modèle vision-langage pour l'identification des points d'acupuncture et le contrôle des mouvements, soutenu par le nouveau jeu de données multimodal MedMassage-12K et un benchmark d'évaluation pour les soins de santé incarnés.

Rongtao Xu, Mingming Yu, Xiaofeng Han, Yu Zhang, Kaiyi Hu, Zhe Feng, Zenghuang Fu, Changwei Wang, Weiliang Meng, Xiaopeng ZhangWed, 11 Ma💻 cs