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Landau theory
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朗道理论解释线性上下文学习中的临界性
研究人员开发了一种朗道理论来解释在线性上下文学习（ICL）中观察到的临界现象。该理论将预训练样本数量接近可学习参数数量时出现的双下降奇点视为淬灭无序系统中的临界现象。该研究将学习参数的样本到样本的波动确定为该奇点的根本原因，并建立了序参量与经验弛豫矩阵特征值之间的关系。
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新的朗道理论解释了模型如何学习不变表示
研究人员开发了一种朗道型理论，以更好地理解不变学习，这是一种专注于创建在不同环境中保持预测性的表示的方法。这一新理论将表示学习建模为一种多模态磁化形式，从不变学习目标中推导出有效的自由能。该理论的系数预测了不同的正则化表型，解释了模型在正则化强度变化时如何学习，并通过在 ReLU 网络上的实验进行了验证。