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💻 computer science

Black-Box Optimization of Mixed Binary-Continuous Variables: Challenges and Opportunities in Evolutionary Model Merging

यह शोधपत्र विकासवादी मॉडल विलय (evolutionary model merging) तकनीकों का सर्वेक्षण करता है और डेटा प्रवाह स्थान विलय (data flow space merging) को मिश्रित बाइनरी-सतत चरों वाले एक चुनौतीपूर्ण ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन समस्या के रूप में औपचारिक रूप से अभिलक्षित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सशर्त निर्भरताओं का सम्मान करने वाला एक संरचित दृष्टिकोण असंरचित विधियों की तुलना में सटीकता में सुधार करता है और खोज स्थान को कम करता है।

Md. Robiul Islam Niloy2026-05-13
💬 NLP

Solve the Loop: Attractor Models for Language and Reasoning

यह शोध पत्र 'अट्रैक्टर मॉडल्स' (Attractor Models) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो लेटेंट रिप्रेजेंटेशन्स में फिक्स्ड पॉइंट्स को हल करने के लिए इम्प्लिसिट डिफरेंशिएशन का उपयोग करता है, जिससे स्थिर, अनुकूलन योग्य पुनरावृत्ति परिशोधन (iterative refinement) सक्षम होता है जो कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ बेहतर लैंग्वेज मॉडलिंग और रीजनिंग प्रदर्शन प्राप्त करता है और कुशल इन्फरेंस के लिए इक्विलिब्रियम स्टेट्स को आंतरिक रूप से आत्मसात करने की अनूठी क्षमता रखता है।

Jacob Fein-Ashley, Paria Rashidinejad2026-05-13
🤖 machine learning

LLM-FE: Automated Feature Engineering for Tabular Data with LLMs as Evolutionary Optimizers

यह शोध पत्र LLM-FE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो टैबुलर डेटा के लिए प्रभावी फीचर ट्रांसफॉर्मेशन प्रोग्रामों की पुनरावृत्ति से खोज करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ इवोल्यूशनरी सर्च को जोड़ता है, जिससे यह डोमेन ज्ञान और डेटा-संचालित फीडबैक का बेहतर लाभ उठाकर मौजूदा ऑटोमेटेड फीचर इंजीनियरिंग विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nikhil Abhyankar, Parshin Shojaee, Chandan K. Reddy2026-05-12
💻 computer science

The Causally Emergent Alignment Hypothesis: Causal Emergence Aligns with and Predicts Final Reward in Reinforcement Learning Agents

यह शोध पत्र 'कॉज़ली इमर्जेंट अलाइनमेंट हाइपोथीसिस' (Causally Emergent Alignment Hypothesis) का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों में, लेटेंट-स्पेस (latent-space) निरूपणों में कॉज़ल इमर्जेंस (causal emergence), अंतिम पुरस्कार के प्रारंभिक भविष्यवक्ता के रूप में कार्य करता है और विभिन्न एल्गोरिदम एवं वातावरणों में सीखने की प्रगति के साथ संरेखित होता है, जो यह सुझाव देता है कि यह तंत्रिका पुनर्गठन का एक मौलिक अक्ष है जो जैविक और कृत्रिम संज्ञान के बीच सेतु का कार्य करता है।

Federico Pigozzi, Michael Levin2026-05-12
💻 computer science

Direct-to-Event Spiking Neural Network Transfer

यह शोध पत्र डायरेक्ट-कोडेड स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क्स (SNNs) को ऊर्जा-कुशल इवेंट-आधारित निरूपणों में परिवर्तित करने की पहली व्यवस्थित जांच प्रस्तुत करता है, जो प्रदर्शन को बनाए रखते हुए प्रीट्रेन्ड मॉडल्स के पुन: उपयोग को सक्षम करने हेतु प्रमुख चुनौतियों का समाधान करता है।

Nhan Trong Luu, Duong Trung Luu, Pham Ngoc Nam, Truong Cong Thang2026-05-12
🤖 machine learning

Physics-Modeled Neural Networks

यह शोधपत्र डायनेमिकल फिजिक्स-मॉडलड न्यूरल नेटवर्क्स (DynPMNNs) को प्रस्तुत करता है, जो रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल बानाच स्पेस पर आधारित एक निरंतर-समय गहन शिक्षण आर्किटेक्चर है, जो स्थिर सक्रियणों (static activations) को फिट्ज़ह्यू-नागमो मॉडल जैसे समय-विकसित होने वाले गतिशील प्रणालियों से प्रतिस्थापित करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में कम मापदंडों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है और गतिशील प्रणालियों एवं गहन शिक्षण के बीच के अंतर को पाटा जाता है।

Raul Felipe-Sosa, Angel Martin del Rey, Maria Flores Ceballos2026-05-12
🔢 mathematics

Structure-Preserving Reconstruction of Convex Lipschitz Functionals on Hilbert Spaces from Finite Samples

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक पृथकरणीय हिल्बर्ट स्पेस (separable Hilbert space) पर किसी भी उत्तल लिप्सचिट्ज़ फलन (convex Lipschitz functional) को एक स्पष्ट रूप से निर्मित, परिमित रूप से गणनीय और उत्तलता-संरक्षण करने वाले सूत्र द्वारा, जिसे ReLU-MLP के रूप में कार्यान्वित किया जा सकता है, अनिश्चित सटीकता तक समान रूप से अनुमानित किया जा सकता है, जिससे 'कॉन्वेक्स न्यूरल फंक्शनल्स' नामक एक नए आर्किटेक्चर वर्ग के माध्यम से ऐसे फलनों को सीखने के लिए एक सिद्धांतगत आधार स्थापित होता है।

Anastasis Kratsios2026-05-12
🤖 AI

RDEx-CASK: Cauchy Mutation, Archive, and Stagnation Kick for RDEx-CSOP

यह शोध पत्र RDEx-CASK प्रस्तुत करता है, जो RDEx-CSOP एल्गोरिदम का एक उन्नत संस्करण है जो CEC बाधित अनुकूलन समस्याओं पर व्यवहार्यता-जागरूक गुणवत्ता और समय-से-लक्ष्य प्रदर्शन में सुधार करने के लिए एक ट्रंकेटेड कॉची म्यूटेशन (truncated Cauchy mutation), एक केवल-व्यवहार्य JADE-शैली आर्काइव और एक स्टैग्नेशन-ट्रिगर स्थानीय ओवरराइड तंत्र को एकीकृत करता है।

Dikshant, Dikshit Chauhan, Chen Hao, Anupam Trivedi, Harikumar Kandath, Senthilnath Jayavelu2026-05-12
🤖 machine learning

Discovery of Nonlinear Dynamics with Automated Basis Function Generation

यह शोध पत्र AutoSINDy को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो PySR-आधारित सिम्बोलिक रिग्रेशन को SINDy के स्पार्स आइडेंटिफिकेशन के साथ जोड़ता है ताकि आधार कार्यों (basis functions) को स्वचालित रूप से उत्पन्न और क्यूरेट किया जा सके, जिससे उच्च शोर (high noise) के बावजूद गैर-रेखीय प्रणालियों के लिए सटीक और मितव्ययी (parsimonious) शासी समीकरणों की सुदृढ़ खोज सक्षम हो सके।

Mohammad Amin Basiri, Charles Nicholson2026-05-12
🤖 AI

LEVI: Stronger Search Architectures Can Substitute for Larger LLMs in Evolutionary Search

यह शोध पत्र LEVI को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स इवोल्यूशनरी सर्च फ्रेमवर्क है जो बेहतर समाधान विविधता, इंटेलिजेंट म्यूटेशन रूटिंग और कुशल प्रॉक्सी बेंचमार्क का लाभ उठाकर सिस्टम रिसर्च और प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन में बड़े LLMs पर आधारित मौजूदा तरीकों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।

Temoor Tanveer2026-05-12