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Gaitonde
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新算法解决线性回归中的自选择偏差
研究人员开发了一种新的算法，用于估计具有自选择偏差的线性回归量，改进了现有方法。该算法通过引入首个针对自选择的局部收敛方法，实现了更快的运行时间，解决了该领域的一个关键开放性问题。该方法将自选择问题简化为在粗化（coarsening）下的统计估计，在这种情况下，只能观察到包含真实值的集合。这种处理了与先前工作不同的非凸分区的方法，利用了自选择问题的几何特性来克服分析限制，并可能在其他潜在变量问题中找到应用。
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新算法在局部可采样图模型下学习常数深度电路
研究人员开发了一种新的算法，用于在可以局部采样的图模型下学习常数深度电路。这项工作扩展了 Chandrasekaran、Gaitonde、Moitra 和 Vasilyan（arXiv 2026）之前的发现，那些发现仅限于具有强大空间混合和多项式增长的模型。新方法利用了 Gibbs 分布的一种新颖的低度近似，通过模拟和截断 Glauber 动力学来实现。这种方法使得在各种有界度图上学习硬核模型和伊辛模型等系统成为可能，即使在接近其采样…