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tensor programs
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新理论量化神经网络中的高斯过程极限 · 跟踪2个来源
研究人员利用张量程序开发了一种定量理论，用于分析随机神经网络的高斯过程极限。他们的工作提供了明确的有限宽度误差界限，详细说明了有限网络执行与其理论高斯过程极限之间在Wasserstein距离上的收敛速率。该框架被设计为与架构无关，可应用于各种神经网络设计，包括前馈、循环和Transformer类架构。
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新数据集通过逐级推理增强LLM张量程序优化能力
研究人员推出Step-TP，一个旨在提升大型语言模型（LLMs）优化张量程序能力的新数据集。现有方法通常缺乏逐级监督和可解释性，阻碍了LLMs在复杂优化任务上的表现。Step-TP提供了原子级的、逐级监督以及结构化的链式思考推理，使LLMs能够通过理解中间程序状态来做出更可靠的单步决策。