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Quadratic Programming
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协方差感知Transformer解决二次规划以实现决策
研究人员开发了一种使用Transformer解决二次规划（QP）问题的新颖方法，二次规划对于涉及协方差矩阵的决策任务至关重要。所提出的名为Time2Decide的方法通过显式地整合协方差信息来增强时间序列基础模型。在投资组合优化场景中，该技术与标准时间序列模型和“预测-然后优化”程序相比，表现出了卓越的性能。研究结果表明，Transformer可以通过在单次前向传播中利用二阶统计量来有效处理复杂的决策问题。
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OPTIMA方法通过二次规划提供高效的LLM剪枝
研究人员开发了OPTIMA，一种新颖的大型语言模型（LLM）单次剪枝方法，可在准确性和计算可行性之间取得平衡。该方法将层级权重重建构建为独立的、逐列的二次规划问题，这些问题可以高效地批量处理并在加速器上求解。OPTIMA在LLaMA和Gemma模型的各种稀疏度水平上均展现出改进的零样本准确率，其性能优于启发式方法，同时在各自的掩码上可与精确重建技术相媲美。