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GAE: Graph-Augmented Evolution for Scientific Discovery via Reinforcement Optimization
यह शोध पत्र GAE प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो संरचना-जागरूक प्रोग्राम प्रतिनिधित्व के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क, निर्देशित पैरेंट और उत्परिवर्तन चयन के लिए सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning), और उच्च-फिटनेस संरचनात्मक संपादन के साथ LLM उत्परिवर्तन ऑपरेटरों को गतिशील रूप से संरेखित करने के लिए ऑनलाइन GRPO फाइन-ट्यूनिंग को एकीकृत करके वैज्ञानिक खोज के लिए विकासवादी प्रोग्राम खोज को बढ़ाता है, जिससे बंद-रूप (closed-form) भौतिक समीकरणों की खोज में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।