cs.NE पेपर | Gist.Science

Moment-Resolved Readout and Reservoir Diversity in Nonequilibrium Langevin Computing

यह शोध पत्र मोमेंट-रिज़ॉल्व्ड रीडआउट (moment-resolved readout) और एक हेटेरोजीनियस मल्टी-रिजर्वोइर आर्किटेक्चर को पेश करके लैंगिवियन डायनेमिक्स (Langevin dynamics) पर आधारित नॉनलीनियर थर्मोडायनामिक कंप्यूटिंग का विस्तार करता है, जो उच्च-क्रम सांख्यिकीय विशेषताओं (higher-order statistical features) और पूरक त्रुटि पैटर्न (complementary error patterns) का लाभ उठाकर MNIST वर्गीकरण पर 96.95% सटीकता प्राप्त करते हैं।

JiZheng Duan, MingYang Zhao, YanWei Chen, Lei Yang2026-07-17

💻 computer science

Cross-Layer Error Compensation and Finite-Sample Feature-Statistics Matching for Extreme Low-Bit Quantization of Large Language Models

यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के अत्यधिक निम्न-बिट क्वांटाइजेशन (extreme low-bit quantization) के लिए एक संयुक्त अनुकूलन ढांचे (joint optimization framework) का प्रस्ताव करता है जो गहराई के माध्यम से त्रुटि संचय को रोकने के लिए क्रॉस-लेयर एरर कंपनसेशन (cross-layer error compensation) और वितरण संबंधी गुणों को संरेखित करने के लिए परिमित-नमूना फीचर-सांख्यिकी मिलान (finite-sample feature-statistics matching) को जोड़ता है, जिससे Qwen2.5-1.5B जैसे मॉडलों पर अत्याधुनिक परप्लेक्सिटी (perplexity) और सुदृढ़ता (robustness) प्राप्त होती है।

Ryona Noda2026-07-17

🤖 machine learning

NeuronSoup: Evolving Asynchronous, Shared-Neuron Temporal Graphs without Backpropagation

NeuronSoup एक नवीन न्यूरल आर्किटेक्चर है जो बैकप्रोपैगेशन के बिना एक एसिंक्रोनस, साझा-न्यूरॉन टेम्पोरल ग्राफ को विकसित करने के लिए एक जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो डायनेमिक सिग्नल इंटरफेरेंस और एडेप्टिव कंप्यूटेशन डेप्थ को सक्षम करके MNIST पर 85.9% सटीकता प्राप्त करता है।

Subodh Kalia2026-07-17

💻 computer science

Hybrid multi-objective evolutionary algorithms for service placement in the computing continuum: a comparative study with genetic traceability

यह शोध पत्र एक तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि एक सहयोगात्मक हाइब्रिड आइलैंड-मॉडल मल्टी-ऑब्जेक्टिव इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम, जिसे मानक प्रदर्शन संकेतकों और जेनेटिक ट्रेसिबिलिटी दोनों के माध्यम से विश्लेषित किया गया है, कंप्यूटिंग कॉन्टिनम परिवेशों के भीतर सर्विस प्लेसमेंट को अनुकूलित करने में स्टैंडअलोन एल्गोरिदम की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Sergi Vivo, Carlos Guerrero, Isaac Lera2026-07-16

💻 computer science

S-CARD-CMSA: A Score-Aware Candidate Archive with Density-Filtered Reporting for Multimodal Optimization

यह शोधपत्र S-CARD-CMSA को प्रस्तुत करता है, जो एक स्कोर-अवेयर कैंडिडेट आर्काइव और डेंसिटी-फिल्टर्ड रिपोर्टिंग फ्रेमवर्क है जो एक पैसिव आर्काइव और संतुलित रिपोर्टिंग नियम के माध्यम से समाधान की सटीकता में सुधार करने और अनावश्यक रिपोर्टों को कम करने के साथ-साथ इसके मूल खोज गतिकी (search dynamics) को संरक्षित करते हुए मल्टीमॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए RS-CMSA-ESII एल्गोरिदम को उन्नत करता है।

Dikshit Chauhan2026-07-16

🧬 biology

Teaching signal synchronization in deep neural networks with prospective neurons

यह शोधपत्र प्रस्तावित करता है कि अनुकूलन योग्य धाराओं (adaptive currents) से सुसज्जित न्यूरॉन्स विलंबित शिक्षण संकेतों (delayed teaching signals) के साथ तालमेल बिठाने के लिए भविष्य के इनपुट्स का अग्रिम रूप से पूर्वानुमान लगा सकते हैं, जिससे पदानुक्रमित गहन तंत्रिका नेटवर्क (hierarchical deep neural networks) में एक मौलिक समय संबंधी चुनौती को हल किया जा सके और विस्तारित समयावधि में कुशल शिक्षण और स्मृति प्रतिधारण को सक्षम बनाया जा सके।

Nicolas Zucchet, Qianqian Feng, Axel Laborieux, Friedemann Zenke, Walter Senn, João Sacramento2026-07-15

💻 computer science

Do You Remember? Toward Memory-Centric Multimodal AI

यह शोध पत्र "DoYouRemember" प्रस्तुत करता है, जो एक स्मृति-केंद्रित मल्टीमॉडल AI आर्किटेक्चर है जो मानक वन-शॉट प्रोसेसिंग को एक साझा मैट्रिक्स और स्थानीय EMA अपडेट का उपयोग करने वाली एक पुनर्रचनात्मक स्मृति प्रणाली से बदल देता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि LLM हिडन स्टेट्स विजुअल जानकारी को त्याग देते हैं और मतिभ्रम (hallucination) को दोष के बजाय लॉसवी मेमोरी डीकंप्रेशन के एक अंतर्निहित गुण के रूप में पुनर्परिभाषित करते हैं।

Xuguang Yu, Weigang Zheng, Minyue Yu2026-07-15

💻 computer science

A 32-channel event-based bio-signal analog front-end with adaptive delta and pulse frequency encoding

यह शोध पत्र 180 nm CMOS में निर्मित एक 32-चैनल इवेंट-आधारित एनालॉग फ्रंट-एंड ASIC प्रस्तुत करता है जो न्यूरोमॉर्फिक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए अत्यधिक कॉन्फ़िगर करने योग्य, कम-शक्ति वाले और संपीड़ित बायोमेडिकल सिग्नल अधिग्रहण को सक्षम करने हेतु ड्यूल-मोड पल्स फ्रीक्वेंसी मॉड्यूलेशन और एडेप्टिव एसिंक्रोनस डेल्टा मॉड्यूलेशन का उपयोग करता है।

Narayanan Shyam, Saptarshi Ghosh, Giacomo Indiveri2026-07-15

⚛️ quantum physics

Graph-Based Bayesian Optimization for Quantum Circuit Architecture Search with Uncertainty Calibrated Surrogates

यह शोध पत्र साइबर सुरक्षा वर्गीकरण कार्यों के लिए कुशल और सुदृढ़ वेरिएशनल क्वांटम सर्किट को स्वचालित रूप से खोजने हेतु अनिश्चितता अंशांकन (अनसर्टेन्टी कैलिब्रेशन) के लिए मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट के साथ एक GNN सरोगेट का उपयोग करने वाले एक ग्राफ-आधारित बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है।

Prashant Kumar Choudhary, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique, Rajeev Singh2026-07-14

💻 computer science

Decoupling Constraints from Two Directions for Evolutionary Constrained Multi-objective Optimization

यह शोध पत्र DCF2D का प्रस्ताव करता है, जो एक द्विदिश बाधा-विघटन सह-विकासवादी एल्गोरिदम (bidirectional constraint-decoupling coevolutionary algorithm) है जो बाधाओं को गतिशील रूप से पहचानने और अमान्य सीमाओं द्वारा आकार दिए गए स्वतंत्र बाधित पारेटो फ्रंट खंडों को पकड़ने के लिए एकल-बाधा पारेटो फ्रंट और रिवर्स पारेटो फ्रंट दोनों की खोज करके बाधित बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन में सुधार करता है।

Ruiqing Sun, Dawei Feng, Xing Zhou, Lianghao Li, Sheng Qi, Bo Ding, Yijie Wang, Rui Wang, Huaimin Wang2026-07-14

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