AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · Nature Machine Intelligence · 2026-10-01

बड़े भाषा मॉडल संयोजनात्मक अनुकूलन के लिए पूरक ह्यूरिस्टिक्स खोजते हैं

मूल शीर्षक: Large language models discover complementary heuristics for combinatorial optimization

कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स और ऊर्जा के क्षेत्र में निर्णयों का आधार है, लेकिन हर नए प्रकार के लिए ह्यूरिस्टिक्स डिज़ाइन करने में विशेषज्ञों को महीनों का प्रयास लगता है, और LLM द्वारा एक ही बार में कोड जनरेट करना अक्सर विफल रहता है। LACE एल्गोरिदम डिज़ाइन को स्कीमा, टूल लाइब्रेरी और ह्यूरिस्टिक पोर्टफोलियो में बाँटता है, और फिर रनटाइम सीमाओं के भीतर एक-दूसरे के पूरक विशेषज्ञ ह्यूरिस्टिक्स विकसित करता है। 36 क्लासिकल CO-Bench समस्याओं में इसका औसत 0.945 रहा, जबकि सबसे मज़बूत पिछली LLM-आधारित विधि का 0.870 और सीधे प्रॉम्प्टिंग का 0.571 था।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →