AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-21

OptScientist: अनुकूलन नियमों की स्वचालित खोज

मूल शीर्षक: OptScientist: Automated Discovery of Optimization Laws

अनेक वैज्ञानिक परिघटनाओं को उनके आधारभूत अनुकूलन समस्याओं के परिणामों के रूप में सबसे बेहतर ढंग से समझा जाता है, फिर भी स्वचालित वैज्ञानिक खोज ने अब तक मुख्य रूप से अवलोकित इनपुट-आउटपुट पैटर्न का वर्णन करने वाले समीकरणों को पुनः प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित किया है। OptScientist डेटा से सीधे संक्षिप्त प्रतीकात्मक अनुकूलन नियमों की खोज करता है, जिसमें एक ऐसा मॉडल शामिल है जो डेटा को एक अनुकूलन समस्या के रूप में दर्शाकर और उसका प्रतीकात्मक रूप निकालकर प्रतीकात्मक अनुकूलन समस्याओं का अनुमान लगाता है, तथा इसे एक ऐसे LLM एजेंटिक सिस्टम के साथ संयोजित किया गया है जो साहित्य से सैद्धांतिक पूर्वधारणाएँ समाहित करता है, संभावित नियम खोजता है, और एकत्र करने हेतु नए डेटा का सुझाव देता है। यह OptFeynman बेंचमार्क की 99 भौतिकी-व्युत्पन्न समस्याओं में से 80% से अधिक के लिए ग्राउंड-ट्रुथ नियम पुनः प्राप्त करता है और शोरयुक्त संदर्भ के प्रति मजबूत बना रहता है, तथा मानवीय जोखिमपूर्ण विकल्प और केंद्रीय-बैंक मौद्रिक नीति पर यह ऐसे संक्षिप्त नियम ढूँढता है जो कम पैरामीटर तथा LLM बेसलाइनों की तुलना में कहीं कम टोकन का उपयोग करते हुए अग्रणी बेसलाइनों के साथ प्रतिस्पर्धी हेल्ड-आउट पूर्वानुमान प्रदर्शन देते हैं।

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