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Axiotis
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Google的Gemini AI协助证明稀疏最小二乘法的数学下界
研究人员为稀疏最小二乘优化确立了一个下界，证实了Axiotis和Sviridenko的猜想。这一发现以随机精确体积小集展开（Small-Set Expansion）的一个特定假设为条件，表明多项式时间算法无法改进对受限条件数的线性依赖性。值得注意的是，该证明最初由Google开发的基于Gemini的代理系统生成，作者随后验证并完善了该结果。
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新框架使用低秩近似进行高效机器学习数据选择
研究人员开发了一个新颖的数据选择框架，该框架利用低秩近似和基于残差的采样。这种方法旨在识别一小部分代表性数据以进行高效的机器学习模型训练。与以往依赖几何结构和聚类的方法不同，这个新框架利用了许多现代数据集中固有的全局代数结构。理论保证和经验评估表明，其性能优于现有策略。