💻 computer science

On the Structural (Dis)Agreement of Landscape Representations in Black-Box Optimization

यह शोध पत्र ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन (black-box optimization) के लिए चार अत्याधुनिक लैंडस्केप प्रस्तुतियों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि वे समस्या क्षेत्रों के संरचनात्मक रूप से भिन्न और पूरक दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जिनमें कोई एक प्रमुख दृष्टिकोण नहीं है, जिससे संरचनात्मक विवरण और एल्गोरिदम प्रदर्शन संरेखण के बीच अंतर्निहित समझौतों (trade-offs) को रेखांकित किया जा सके।

Sara Gjorgjieva, Eva Tuba, Barbara Koroušić Seljak, Carola Doerr, Tome Eftimov2026-05-28
🤖 AI

Performance and Explainability Requirements of Evolutionary Algorithms in Real-World Physics-Informed Optimization

यह शोध पत्र पांच डोमेन-विशिष्ट समस्याओं का विवरण देकर, विश्वास निर्माण के लिए प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता हेतु विशेषज्ञ आवश्यकताओं को रेखांकित करके, और इस अंतर को पाटने के लिए मौजूदा लेकिन कम उपयोग की जाने वाली तकनीकों का प्रस्ताव देकर, विकासवादी गणना (इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन) और वास्तविक दुनिया के भौतिकी-आधारित अनुकूलन के बीच के अंतराल को संबोधित करता है।

Helena Stegherr, Michael Heider, Nils Meyer, Tobias Thummerer, Thomas Wendler, Pierre Aublin, Ennio Idrobo-Àvila, Lars M (…)2026-05-28
🤖 machine learning

Learning to Assess the Reliability of Number-of-Runs Estimation in Stochastic Optimization

यह शोध पत्र एक लर्निंग-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन में एडेप्टिव रन-नंबर अनुमानों की विश्वसनीयता का पूर्वानुमान लगाने के लिए व्यापक बेंचमार्किंग डेटा से सांख्यिकीय विशेषताओं पर क्लासिफायर को प्रशिक्षित करता है, जो विशिष्ट ऑप्टिमाइज़र कॉन्फ़िगरेशन के भीतर अविश्वसनीय अनुमानों का पता लगाने में सफलतापूर्वक सक्षम है, जबकि विविध सेटिंग्स में सामान्यीकरण करने में सीमाओं को भी रेखांकित करता है।

Sara Gjorgjieva, Eva Tuba, Tome Eftimov2026-05-28
🤖 machine learning

CLANE: Continual Learning of Actions on Neuromorphic Hardware from Event Cameras

यह शोध पत्र CLANE प्रस्तुत करता है, जो इंटेल लोइही 2 (Intel Loihi 2) न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर तैनात एक एंड-टू-एंड निरंतर शिक्षण (continual learning) प्रणाली है, जो उच्च ऊर्जा दक्षता और कम विलंबता के साथ नवीन मानवीय क्रियाओं को पहचानने और सीखने के लिए इवेंट कैमरों का उपयोग करती है, तथा THU E-ACT-50 डेटासेट पर 70.4% सटीकता प्राप्त करते हुए पारंपरिक एज GPU बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।

Elvin Hajizada, Michael Neumeier, Edward Paxon Frady, Yulia Sandamirskaya, Axel von Arnim, Bing Li, Eyke Hüllermeier2026-05-28
🧬 biology

BIRDNet: Mining and Encoding Boolean Implication Knowledge Graphs as Interpretable Deep Neural Networks

BIRDNet एक व्याख्यात्मक डीप न्यूरल नेटवर्क है जो एक विरल, संरचनात्मक रूप से बाधित आर्किटेक्चर बनाने के लिए सारणीबद्ध डेटा से बूलियन निहितार्थ संबंधों को खोजता है, जिससे बाहरी पूर्ववृत्तों के बिना सीधे जैविक रूप से सार्थक नियमों के निष्कर्षण को सक्षम करते हुए काफी कम मापदंडों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Tirtharaj Dash2026-05-28✓ Author reviewed
💻 computer science

NeuroRing: Scaling Spiking Neural Networks via Multi-FPGA Bidirectional Ring Topologies and Stream-Dataflow Architectures

NeuroRing एक मॉड्यूलर, स्केलेबल SNN एक्सेलेरेटर है जिसे एक द्विदिश रिंग टोपोलॉजी और स्ट्रीम-डेटाफ्लो आर्किटेक्चर का उपयोग करके FPGAs पर कार्यान्वित किया गया है, जो मौजूदा न्यूरोसाइंस वर्कफ़्लो के साथ अनुकूलता बनाए रखते हुए रीयल-टाइम से तेज़ निष्पादन और प्रतिस्पर्धी ऊर्जा दक्षता प्राप्त करता है।

Muhammad Ihsan Al Hafiz, Artur Podobas2026-05-27
🤖 machine learning

Unified Neural Scaling Laws

यह शोध पत्र एक यूनिफाइड न्यूरल स्केलिंग लॉ (UNSL) पेश करता है, जो एक ऐसा कार्यात्मक रूप है जो मॉडल आकार, डेटा, कंप्यूट, और हाइपरपैरामीटर सहित कई एक साथ आयामों में विविध डीप न्यूरल नेटवर्क के प्रदर्शन को सटीक रूप से मॉडल और एक्सट्रपलेट करता है, और विजन, लैंग्वेज, मैथ, और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग कार्यों में सटीकता के मामले में मौजूदा स्केलिंग लॉ से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ethan Caballero, Priyank Jaini, David Krueger, Irina Rish2026-05-27
💻 computer science

Constitutional Arms Races in the Public Goods Game: Co-Evolving LLM Constitutions Under Cooperation-Defection Pressure

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक पब्लिक गुड्स गेम में सहकारी और फ्री-राइडिंग एलएलएम (LLM) एजेंटों के बीच प्राकृतिक-भाषा संविधानों का प्रतिकूल सह-विकास (adversarial co-evolution) व्यवहार्य है और व्याख्या योग्य रेड-टीम आर्टिफैक्ट्स उत्पन्न करता है, लेकिन यह केवल युग्मित फिटनेस फंक्शन और मोड रिग्रेशन को रोकने के लिए पर्याप्त मूल्यांकन बजट का उपयोग करने पर ही संभव है।

Ujwal Kumar, Arth Singh, Hershraj Niranjani, Machiko Hirota, Takehiro Takayanagi, Alice Saito, Eiji Kamioka, Phan Xuan T (…)2026-05-27
💬 NLP

Why Prompt Optimization Works, and Why It Sometimes Doesn't: A Causal-Inspired Edit-Level Analysis

यह शोध पत्र एक कारण अनुमान (causal inference) से प्रेरित विश्लेषण का उपयोग करता है जो यह प्रकट करता है कि स्वचालित प्रॉम्प्ट अनुकूलन विधियों का असंगत सामान्यीकरण विशिष्ट संपादन पैटर्न (जैसे कि जटिलता-बढ़ाने वाले संपादन) और कार्य विशेषताओं के बीच व्यवस्थित अंतःक्रियाओं से उत्पन्न होता है, न कि यादृच्छिक अनुकूलन आर्टिफ़ेक्ट्स से।

Shuzhi Gong, Hechuan Wen2026-05-27
💻 computer science

Evolutionary Data Theory: On the Similarities between Data Problems and Evolutionary Games

यह शोध पत्र डेटा रिकॉर्ड और विशेषताओं को एक इवोल्यूशनरी गेम थ्योरी फ्रेमवर्क के भीतर जीन और जीवों के रूप में मैप करके 'इवोल्यूशनरी डेटा थ्योरी' प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट रणनीतियों के तहत उनकी अंतःक्रिया एक अद्वितीय विश्राम बिंदु (रेस्ट पॉइंट) पर अभिसरित होती है जहाँ सभी विशेषताएँ बनी रहती हैं।

Philipp Wissgott2026-05-27