本研究论文精确描述了在何种条件下，通过不精确得分预言机访问进行采样是可行的。研究结果表明，任何弱于YW26先前建立的亚高斯假设的误差水平都会阻止无偏采样。这项工作扩展了CCSW26的结论，证明了它们在各种误差假设和算法方法中的适用性。 AI
影响 确立了采样算法的理论极限，影响了未来统计和机器学习方法的的设计和分析。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习理论研究成果的学术论文。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2607.19004v1 Announce Type: cross Abstract: We provide a simple and tight characterization of the types of inexact score oracle access that permit sampling with vanishing total variation bias, for a standard, well-behaved target family. Our main result shows that any weaker…