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Oded Goldreich
Oded Goldreich
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Apple ML Research 推出用于大型数据的快速交互式证明
Apple Machine Learning Research 发表了一篇论文，详细介绍了“Doubly Sub-linear Interactive Proofs of Proximity”（dsIPPs）。这些证明允许通过仅读取大型输入的一小部分来实现超快速生成，并且近似验证速度更快。该研究为可由恒定宽度单次读取的不可知分支程序决定的属性构建了这样的证明系统，并探讨了用于证明关于输入汉明权重和图双向性的近似断言的应用。
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Apple ML 研究：函数性质与分布性质在验证上的区别
Apple Machine Learning Research 发表了一篇论文，详细阐述了函数的位置不变性与分布性质之间的区别。研究强调，尽管这两种性质的测试可能密切相关，但它们的验证过程却存在显著差异。该论文为几种位置不变的函数性质引入了双亚线性交互式证明（IPP），证明了验证的复杂性可能远低于测试。这与分布性质形成对比，后者已被证明缺乏类似的双高效 IPP。