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Narayanan
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多面体上 Dikin 游走混合时间改进至 $d^{2.25}$
研究人员在多面体上 Dikin 游走的混合时间方面取得了进展，这是一种受凸优化内点法启发的计算方法。一篇新论文将先前 $d^{2.5}$ 的混合界限改进至 $d^{2.25}$，用于从多面体进行指数采样。这一进展依赖于对 Lee--Sidford 度量的更高阶分析，并采用了选择性高阶展开和 Wiener-chaos 分解等技术。
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普林斯顿研究发现300篇人工智能研究论文存在数据泄露
普林斯顿大学的一项由研究人员Kapoor和Narayanan进行的研究发现，近300篇已发表的人工智能研究论文存在数据泄露问题。这种数据泄露是指模型在训练过程中使用了本应保密或未见过的信息，其影响范围涵盖了17个不同的学术领域。研究结果表明，相当大一部分人工智能研究可能受到这一问题的影响，从而可能导致医学和经济学等学科的研究结果失效。