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新算法提升动态专家混合服务效率
研究人员开发了一种新算法，提高了机器学习中动态专家混合（MoE）服务的效率。该算法在积分对偶问题上实现了常数竞争比，相比之前 O(sqrt(log k)) 的界限有了显著提升。这一进展使用 Lean 4 编程语言进行了形式化验证，并包含确定性有理控制和独立重放。
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新理论在在线凸优化中实现对数高概率遗憾
研究人员为在线凸优化（OCO）开发了一个新的理论框架，实现了对数高概率遗憾。这一进展解决了在每步只有两次函数评估的有限反馈下进行学习的挑战。所提出的方法在先前的分析基础上有了显著改进，特别是在维度依赖性方面，与早期工作的二次项相比，其线性依赖性得以保持，同时保持了对迭代次数的对数依赖性。