लेखकों ने G-RRM का प्रस्ताव दिया है, एक न्यूरो-प्रतीकात्मक दृष्टिकोण जो बाधा संतुष्टि समस्याओं के लिए खोज दक्षता में सुधार करने के लिए प्रतीक-समरूप पुनरावर्ती तर्क मॉडल (SE-RRMs) को क्लासिकल प्रतीकात्मक हलकर्ताओं के साथ एकीकृत करता है। SE-RRMs न्यूरोनल हलकर्ता के रूप में कार्य करते हैं जो समाधान प्रस्ताव उत्पन्न करते हैं ताकि Glucose 4.1 और CaDiCaL 3.0.0 जैसे बैकट्रैकिंग या SAT-आधारित विधियों को मार्गदर्शन दिया जा सके।
- G-RRM की प्रभावशालिता के लिए व्यापक संयोजी खोज स्थानों और हलकर्ता आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है जो शाखा चयनों को गतिशील रूप से ओवरराइट कर सकें।
- $9\times9$ सुडोकू पर, जहां SE-RRMs 91.1% उदाहरणों को हल करते हैं, बैकट्रैकिंग में 33.3x और Glucose 4.1 में 1.70x गति बढ़ी है।
- Glucose 4.1 ने पूर्मान सहायता वाले $25\times25$ ग्रिड पर 1.17x की गति बनाए रखी है।
- CaDiCaL 3.0.0 में कोई महत्वपूर्ण गति नहीं दिखाई गई क्योंकि यह हमेशा इंजेक्ट किए गए सहायता का सम्मान करता है, उन्हें ओवरराइट नहीं करता।
ये परिणाम उन विशिष्ट क्षेत्रों को रेखांकित करते हैं जहां न्यूरोनल मार्गदर्शन प्रतीकात्मक हलकर्ताओं के लिए व्यावहारिक वॉल-क्लॉक गति में परिवर्तित होता है।