cs.NE पेपर | Gist.Science

Constraint-aware Optimization in Auto-Tuning

यह शोध पत्र ऑटो-ट्यूनिंग के लिए चार विकासवादी एल्गोरिदम (evolutionary algorithms) के बाधा-जागरूक (constraint-aware) वेरिएंट्स को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि बाधा-निवारण (constraint-handling) को शामिल करने से पारंपरिक अनियंत्रित विधियों और pyATF जैसे अत्याधुनिक फ्रेमवर्क्स की तुलना में अभिसरण गति (convergence speed) और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, और परिणामी एल्गोरिदम अब कर्नेल ट्यूनर (Kernel Tuner) फ्रेमवर्क के लिए ओपन-सोर्स योगदान के रूप में उपलब्ध हैं।

Floris-Jan Willemsen, Stijn Heldens, Rob V. van Nieuwpoort, Ben van Werkhoven2026-06-30

🤖 AI

Distilling a Modular Reservoir Through a Genomic Bottleneck

इस जैविक प्रक्रिया से प्रेरित जहाँ संकुचित जीनोमिक ब्लूप्रिंट से जटिल तंत्रिका संरचनाएँ उभरती हैं, यह शोध पत्र एक ऐसी जनरेटिव प्रक्रिया सीखने के लिए हाइपरनेटवर्क्स का प्रस्ताव करता है जो न्यूनतम प्रशिक्षण और उच्च सुदृढ़ता के साथ कठिन टेम्पोरल कार्यों को हल करने में सक्षम विरल, मॉड्यूलर रिकरेंट नेटवर्क का निर्माण करती है।

Mani Hamidi, Sina Khajehabdollahi, Charley M. Wu, Emmanouil Giannakakis2026-06-30

🔢 mathematics

Comparing Scalar Objective Functions for Multi-Criteria Engineering Optimization

यह शोध पत्र द्वि-मानदंड न्यूनीकरण (bi-criteria minimization) के लिए चार स्केलर उद्देश्य फलन प्रारूपों—भारित योग (weighted sums), उपलब्धि स्केलेराइजिंग फलन (achievement scalarizing functions), वांछनीयता फलन (desirability functions), और फजी-लॉजिक-आधारित दृष्टिकोणों—की तुलना करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ भारित योग सरल हैं परंतु अवतल फ्रंट्स (concave fronts) पर सीमित हैं, वहीं अन्य विधियाँ प्राथमिकता मानचित्रण (preference mapping) और क्षतिपूर्ति (compensation) के विशिष्ट तंत्रों के माध्यम से गैर-समर्थित पारेटो क्षेत्रों (non-supported Pareto regions) तक प्रभावी ढंग से पहुँचती हैं।

Olaf Frommann2026-06-30

⚡ electrical engineering

Neuromorphic Energy-Aware Learning for Adaptive Deep Brain Stimulation

यह शोध पत्र एक ऊर्जा-जागरूक शिक्षण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक्चुएटर ऊर्जा को सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) पुरस्कारों में शामिल करके और न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर एक संकुचित स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क को तैनात करके एक्चुएटर उत्तेजना और अनुमान दक्षता को सह-अनुकूलित करता है, जिससे पार्किंसंस रोग के लिए अनुकूली डीप ब्रेन स्टिमुलेशन में पैथोलॉजिकल ऑसिलेशन्स और बिजली की खपत दोनों में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Binh Nguyen, Colleen Josephson, Mircea Teodorescu, Gert Cauwenberghs, Jason Eshraghian2026-06-30

💻 computer science

Road to scalability for efficient graph search on massively parallel neuromorphic hardware

यह शोध पत्र NEURO-MAPP को प्रस्तुत करता है, जो SpiNNaker 2 न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर कार्यान्वित एक वितरित शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिदम है, जो विभिन्न प्रकार के ग्राफों के लिए पारंपरिक CPU-आधारित डिज्कस्ट्रा (Dijkstra's) एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर स्केलेबिलिटी और ऊर्जा दक्षता प्रदर्शित करता है।

Oskar von Seeler, Elena C. Offenberg, Carlo Michaelis, Tomas Kulvicius, Jannik Luboeinski, Andrew B. Lehr, Christian Tet (…)2026-06-30

💻 computer science

Unified Complex-valued Neural Network: A Magnitude-Phase Computational Model for Event-Driven Neuromorphic Learning

यह शोध पत्र यूनिफाइड कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड न्यूरल नेटवर्क (UCNN) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मॉडल है जो एक एसिमेट्रिक कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड स्टेट के माध्यम से निरंतर मैग्नीट्यूड एनकोडिंग को फेज-ड्रिवन इवेंट जनरेशन के साथ एकीकृत करता है, जिससे यूनिफाइड बैकप्रोपैगेशन और न्यूरोमॉर्फिक अनुप्रयोगों के लिए एक इवेंट-ड्रिवन एडेप्टिव लर्निंग रूल के माध्यम से कुशल, स्पार्स और व्याख्या योग्य स्पैटियोटेम्पोरल लर्निंग सक्षम होती है।

Reza Ahmadvand, Sarah Safura Sharif, Yaser Mike Banad2026-06-30

💻 computer science

When LLMs Develop Languages: Symbolic Communication for Efficient Multi-Agent Reasoning

यह शोध पत्र कम्युनिकेटिव लैंग्वेज सिम्बोलिज्म रूटिंग (CLSR) को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम फ्रेमवर्क है जहाँ कई LLM एजेंट सटीकता-टोकन संतुलन को अनुकूलित करने के लिए स्वायत्त रूप से संक्षिप्त प्रतीकात्मक प्रोटोकॉल विकसित और साझा करते हैं, जिससे चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर प्रदर्शन बनाए रखते हुए मानक चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग की तुलना में लेटेंसी (विलंबता) में 3–6 गुना कमी आती है।

Zhengqi Pei, Qingming Huang, Shuhui Wang2026-06-30

💻 computer science

Semantics-Aware Bilevel Co-Evolution: Towards Automated Multicomponent Algorithm Design

यह शोध पत्र STABLE का प्रस्ताव करता है, जो एक सिमेंटिक्स-अवेयर (semantics-aware) बाइलेवल को-इवोल्यूशन फ्रेमवर्क है जो संरचित सूत्रीकरण और सिमेंटिक मॉडलिंग के माध्यम से पदानुक्रमित एल्गोरिदम कॉन्फ़िगरेशन और कार्यात्मक घटकों को एक साथ अनुकूलित करने के लिए LLMs का लाभ उठाता है, जिससे स्वचालित मल्टीकंपोनेंट एल्गोरिदम डिज़ाइन में मौजूदा सीमाओं को दूर किया जा सकता है और मानव-निर्मित एवं अत्याधुनिक बेसलाइनों दोनों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सकता है।

Zhiyao Zhang, Shenghao Wu, Xingyu Wu, Kay Chen Tan2026-06-30

🔢 mathematics

Hyperellipsoid Density Sampling: Exploitative Sequences to Accelerate High-Dimensional Optimization

यह शोध पत्र हाइपरएललिप्सॉइड डेंसिटी सैंपलिंग (HDS) को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-समान नमूनाकरण रणनीति है जो उच्च-आयामी खोज स्थानों के आशाजनक क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनसुपरवाइज्ड लर्निंग का लाभ उठाती है, और वैश्विक अनुकूलन कार्यों में पारंपरिक यूनिफॉर्म क्वासी-मोंटे कार्लो विधियों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करती है।

Julian Soltes2026-06-29

💻 computer science

DE-2LS: Differential Evolution with Late-Stage local-search for Unconstrained Single-Objective Numerical Optimization

यह शोध पत्र DE-2LS को प्रस्तुत करता है, जो एक डिफरेंशियल इवोल्यूशन फ्रेमवर्क है जिसे बजट-जागरूक, विलंबित-चरण स्थानीय-खोज रणनीति के साथ उन्नत किया गया है जो मूल RDEx एल्गोरिदम और अन्य प्रतिस्पर्धी IEEE CEC-विजेता विधियों की तुलना में अभिसरण गति और समाधान की गुणवत्ता दोनों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Dikshit Chauhan2026-06-29

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