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Fair and Square: Replacing One Real Multiplication with a Single Square and One Complex Multiplication with Three Squares When Performing Matrix Multiplication and Convolutions

Questo articolo dimostra che è possibile sostituire asintoticamente ogni moltiplicazione reale con un singolo quadrato e ogni moltiplicazione complessa con tre quadrati nelle moltiplicazioni di matrici e nelle convoluzioni, ottenendo così significativi risparmi di risorse hardware grazie alla minore complessità dei circuiti di elevamento al quadrato rispetto ai moltiplicatori.

Vincenzo Liguori2026-03-11💻 cs

RSH-SpMM: A Row-Structured Hybrid Kernel for Sparse Matrix-Matrix Multiplication on GPUs

Il documento presenta RSH-SpMM, un nuovo framework ibrido per la moltiplicazione di matrici sparse su GPU che, grazie a una partizione adattiva delle righe e all'uso di Tensor Core, supera le soluzioni esistenti offrendo accelerazioni fino a 6,13 volte su dati con sparsità altamente irregolare.

Aiying Li, Jingwei Sun, Han Li, Wence Ji, Guangzhong Sun2026-03-11💻 cs

FormalRTL: Verified RTL Synthesis at Scale

Il paper presenta FormalRTL, un innovativo framework multi-agente che integra modelli di riferimento software come specifiche formali per guidare la generazione e la verifica di codice RTL, superando le sfide di scalabilità e affidabilità nella sintesi hardware industriale.

Kezhi Li, Min Li, Xiangyu Wen, Shibo Zhao, Jieying Wu, Junhua Huang, Qiang Xu2026-03-11💻 cs

Adaptive Multi-Objective Tiered Storage Configuration for KV Cache in LLM Service

Il paper presenta Kareto, un ottimizzatore adattivo che risolve il problema di configurazione multi-obiettivo della memoria tiered per il KV cache nei servizi LLM, identificando efficientemente il fronte di Pareto per bilanciare costi, throughput e latenza e superando le strategie statiche con miglioramenti significativi nelle prestazioni.

Xianzhe Zheng, Zhengheng Wang, Ruiyan Ma, Rui Wang, Xiyu Wang, Rui Chen, Peng Zhang, Sicheng Pan, Zhangheng Huang, Chenxin Wu, Yi Zhang, Bo Cai, Kan Liu, Teng Ma, Yin Du, Dong Deng, Sai Wu, Guoyun Zhu, Wei Zhang, Feifei Li2026-03-11💻 cs

Extension of ACETONE C code generator for multi-core architectures

Questo lavoro presenta un'estensione del generatore di codice C ACETONE, originariamente limitato all'esecuzione sequenziale, per abilitare la generazione di codice parallelo ottimizzato per architetture multi-core, definendo formalmente il problema dell'assegnazione dei processori e pianificando l'implementazione di euristiche di scheduling e meccanismi di sincronizzazione.

Yanis Aït-Aïssa (IRIT-TRACES), Thomas Carle (IRIT-TRACES), Sergei Chichin, Benjamin Lesage, Claire Pagetti2026-03-11💻 cs

ChatNeuroSim: An LLM Agent Framework for Automated Compute-in-Memory Accelerator Deployment and Optimization

Il paper presenta ChatNeuroSim, un framework basato su agenti LLM che automatizza il deployment e l'ottimizzazione degli acceleratori Compute-in-Memory, riducendo significativamente il tempo necessario per l'esplorazione dello spazio di progettazione e l'identificazione delle configurazioni ottimali per carichi di lavoro DNN.

Ming-Yen Lee, Shimeng Yu2026-03-11💻 cs

Electoral Systems Simulator: An Open Framework for Comparing Electoral Mechanisms Across Voter Distribution Scenarios

Il paper presenta \texttt{electoral\_sim}, un framework open-source in Python che simula e confronta diversi sistemi elettorali in scenari di distribuzione degli elettori, valutandoli in base alla loro capacità di avvicinarsi alla mediana geometrica della distribuzione e includendo un meccanismo ipotetico basato su un kernel softmax di Boltzmann come limite teorico superiore.

Sumit Mukherjee2026-03-11💻 cs

Serving Compound Inference Systems on Datacenter GPUs

Il paper presenta JigsawServe, un nuovo framework di servizio che ottimizza congiuntamente latenza, accuratezza e costi delle risorse GPU per sistemi di inferenza composti, aumentando la domanda servibile fino a 11,3 volte rispetto alle soluzioni precedenti attraverso la selezione adattiva dei modelli e la partizione spaziale fine delle GPU.

Sriram Devata, Rahul Singh, Sarita Adve2026-03-11💻 cs

Granulon: Awakening Pixel-Level Visual Encoders with Adaptive Multi-Granularity Semantics for MLLM

Il paper presenta Granulon, un nuovo modello MLLM basato su DINOv3 che integra un controller di granularità testuale e un modulo di aggregazione adattiva per unificare il ragionamento visivo a più livelli di dettaglio, migliorando significativamente l'accuratezza e riducendo le allucinazioni.

Junyuan Mao, Qiankun Li, Linghao Meng, Zhicheng He, Xinliang Zhou, Kun Wang, Yang Liu, Yueming Jin2026-03-11💻 cs

Time warping with Hellinger elasticity

Il documento presenta l'algoritmo Elastic Time Warping, che risolve il problema di allineamento di serie temporali in spazi metrici arbitrari utilizzando una penalità basata sul kernel di Hellinger con una complessità computazionale cubica.

Yuly Billig2026-03-11💻 cs

Where, What, Why: Toward Explainable 3D-GS Watermarking

Il paper presenta un framework nativo per la rappresentazione che implementa una filigrana robusta e impercettibile per il 3D Gaussian Splatting, garantendo un eccellente compromesso tra qualità visiva e resilienza ai disturbi grazie a moduli intelligenti per la selezione dei portatori e all'uso di decoupled finetuning per fornire spiegazioni auditabili.

Mingshu Cai, Jiajun Li, Osamu Yoshie, Yuya Ieiri, Yixuan Li2026-03-11💻 cs

Age-Related Differences in the Perception of Eye-Gaze from a Social Robot

Questo studio esamina come le differenze legate all'età influenzino la percezione dello sguardo deittico da parte di anziani e giovani nell'interazione con robot sociali, al fine di guidare la progettazione di segnali non verbali adattivi.

Lucas Morillo-Mendez, Martien G. S. Schrooten, Oscar Martinez Mozos2026-03-11💻 cs

VisionCreator-R1: A Reflection-Enhanced Native Visual-Generation Agentic Model

Il paper presenta VisionCreator-R1, un agente nativo per la generazione visiva potenziato da meccanismi di riflessione e addestrato tramite un metodo di ottimizzazione congiunta (RPCO) che risolve l'asimmetria nell'apprendimento per rinforzo tra pianificazione e riflessione, superando le prestazioni di Gemini2.5Pro su benchmark per la generazione di immagini singole e multiple.

Jinxiang Lai, Wenzhe Zhao, Zexin Lu, Hualei Zhang, Qinyu Yang, Rongwei Quan, Zhimin Li, Shuai Shao, Song Guo, Qinglin Lu2026-03-11💻 cs

HMR-1: Hierarchical Massage Robot with Vision-Language-Model for Embodied Healthcare

Questo lavoro presenta HMR-1, un sistema robotico di massaggio gerarchico basato su modelli linguistici visivi che, grazie al nuovo dataset multimodale MedMassage-12K, identifica con precisione i punti di agopuntura e pianifica traiettorie di controllo per applicazioni pratiche nella riabilitazione fisica.

Rongtao Xu, Mingming Yu, Xiaofeng Han, Yu Zhang, Kaiyi Hu, Zhe Feng, Zenghuang Fu, Changwei Wang, Weiliang Meng, Xiaopeng Zhang2026-03-11💻 cs

Clarifying the Compass: A Reflexive Narrative on Entry Barriers into HCI and Aging Research

Questo saggio riflette sulle barriere all'ingresso nella ricerca interdisciplinare tra HCI e invecchiamento, esplorando il divario tra le esigenze degli anziani e la progettazione tecnologica attraverso le esperienze personali di due ricercatori che hanno sviluppato empatia volontando in una comunità residenziale per anziani.

Tianyi Li, Jin Wei-Kocsis2026-03-11💻 cs

Impact of Different Failures on a Robot's Perceived Reliability

Uno studio controllato dimostra che, in un'interazione uomo-robot, i fallimenti dovuti a errori di scelta sono percepiti come meno dannosi per l'affidabilità rispetto a scivolamenti o blocchi, e che la fiducia può essere ripristinata semplicemente attraverso esecuzioni di successo successive, senza necessità di riparazioni sociali esplicite.

Andrew Violette, Zhanxin Wu, Haruki Nishimura, Masha Itkina, Leticia Priebe Rocha, Mark Zolotas, Guy Hoffman, Hadas Kress-Gazit2026-03-11💻 cs

d-QBF with Few Existential Variables Revisited

Questo lavoro chiude il divario sulla complessità parametrizzata del QBF con poche variabili esistenziali dimostrando che la dipendenza doppiamente esponenziale è ottimale sotto l'ETH per formule CNF generali, mentre per il caso limitato a due blocchi quantificatori ( $\forall\exists$ ) viene proposto un algoritmo quasi ottimale con complessità significativamente ridotta.

Andreas Grigorjew, Michael Lampis2026-03-11💻 cs

Computer Vision-Based Vehicle Allotment System using Perspective Mapping

Questa ricerca presenta un sistema intelligente di assegnazione dei parcheggi basato sulla visione artificiale e sul modello YOLOv8, che utilizza la mappatura prospettica inversa per integrare viste multiple e simulare un ambiente 3D al fine di ottimizzare l'efficienza e la sostenibilità nei contesti urbani.

Prachi Nandi, Sonakshi Satapathy, Suchismita Chinara2026-03-11💻 cs

HeteroFedSyn: Differentially Private Tabular Data Synthesis for Heterogeneous Federated Settings

Il paper presenta HeteroFedSyn, il primo framework di sintesi di dati tabulari con privacy differenziale progettato per ambienti federati orizzontali eterogenei, che supera le limitazioni delle metodologie esistenti mediante innovazioni nella selezione distribuita dei margini per garantire un'utilità paragonabile a quella dei sistemi centralizzati.

Xiaochen Li, Fengyu Gao, Xizixiang Wei, Tianhao Wang, Cong Shen, Jing Yang2026-03-11💻 cs

NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People

Il paper presenta NaviNote, un sistema che combina localizzazione visiva ad alta precisione e un'architettura agentica per consentire a persone con disabilità visiva di creare annotazioni spaziali in situ e migliorare la navigazione in ambienti sconosciuti.

Ruijia Chen, Yuheng Wu, Charlie Houseago, Filipe Gaspar, Filippo Aleotti, Dorian Gálvez-López, Oliver Johnston, Diego Mazala, Guillermo Garcia-Hernando, Maryam Bandukda, Gabriel Brostow, Jessica Van Brummelen2026-03-11💻 cs

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