文章预览
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 1、[LG] Scalable Bayesian Optimization via Focalized Sparse Gaussian Processes 2、[LG] Functional Risk Minimization 3、[LG] An analytic theory of creativity in convolutional diffusion models 4、[LG] Analog Alchemy：Neural Computation with In-Memory Inference， Learning and Routing 5、[CL] LLM2：Let Large Language Models Harness System 2 Reasoning 摘要：通过焦点化稀疏高斯过程进行可扩展贝叶斯优化、函数风险最小化、卷积扩散模型中的创造力分析理论、基于内存推理学习和路由的神经计算、让大型语言模型驾驭系统2推理 1、[LG] Scalable Bayesian Optimization via Focalized Sparse Gaussian Processes Y Wei, V Zhuang, S Soedarmadji, Y Sui [Tsinghua University & Google DeepMind] 通过焦点化稀疏高斯过程进行可扩展贝叶斯优化 要点: 问题: 基于高斯过程 (GP) 的贝叶斯优化 (BO) 函数强大，但计算成本高昂 (O(n^3))，限制
………………………………
