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Questo lavoro propone un approccio algoritmico basato sulla generazione di colonne per risolvere il problema del flusso multi-prodotto con costi convessi sugli archi, gestendo efficacemente sia le varianti frazionabili che non frazionabili per ottimizzare il traffico nelle reti di telecomunicazione.
Questo studio empirico mappizza le interazioni tra modelli linguistici e strategie di prompting nella generazione di codice Verilog, valutando l'impatto di diverse tecniche di ingegneria dei prompt e di ottimizzazione evolutiva su una vasta gamma di modelli di dimensioni e specializzazioni diverse.
Il paper presenta AnalogToBi, un framework che genera automaticamente topologie di circuiti analogici a livello di dispositivo con alta validità e novità, combinando una rappresentazione a grafo bipartito, un controllo funzionale esplicito e un decoding guidato da grammatica per garantire la validità elettrica.
Questo studio propone un nuovo quadro concettuale per la maturità dell'intelligenza artificiale nelle PMI, che supera i modelli tradizionali centrati sull'impresa introducendo un approccio multidimensionale, non lineare e radicato nell'ecosistema, specificamente adattato alle risorse limitate, alla governance informale e alla dipendenza esterna caratteristiche delle piccole e medie imprese.
Questo lavoro presenta una pipeline end-to-end ospitata localmente che converte le dispense in quiz a scelta multipla utilizzando un modello linguistico locale e controlli di qualità deterministici, garantendo privacy, trasparenza e sostenibilità ambientale senza dipendere da servizi API esterni.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.