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GPT-5.6补上凸优化30年缺口:论文、对话与Lean验证全部公开
加州大学伯克利分校研究者Phillip Kerger公布了一项无导数凸优化研究,将确定性精确函数值模型的查询复杂度下界从Ω(d)提高到Ω(d²/log d),与1996年提出的近二次上界只差对数因子。
加州大学伯克利分校研究者Phillip Kerger公布了一项无导数凸优化研究,将确定性精确函数值模型的查询复杂度下界从Ω(d)提高到Ω(d²/log d),与1996年提出的近二次上界只差对数因子。