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Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

2026-08-14 至 2026-08-14 共收录 2 篇

2608.13520 2026-08-14 cs.LG cs.AI cs.IT math.IT math.ST stat.ML stat.TH 新提交

The data geometry of masking diffusion: Certified-optimal schedules via unmasking growth complexity

掩码扩散的数据几何：通过去掩蔽增长复杂度实现可验证最优调度

Martin J. Wainwright

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

AI总结该研究引入去掩蔽增长复杂度（UGC）度量，推导了离散采样掩码扩散的可验证最优调度，得到适配数据几何的采样器，其迭代复杂度接近神谕过程，且在维度相关收益上优于粗调度。

2608.13335 2026-08-14 cs.LG cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech 新提交

神经二次型：用于突发学习与标度律的统一最小模型

Liu Ziyin, Yizhou Xu, Tomaso Poggio, Isaac Chuang

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院）

AI总结该研究提出神经二次型模型，统一描述感知机等多种架构的突发学习与标度律，通过对称性推导其训练动力学为洛特卡-沃尔泰拉方程，经数值验证符合相关行为。