但GPT-5 Pro奇妙運用了凸L-潤滑函數的兩個根本不等式——Bregman散度不等式（供給更緊的下界）和規范的共強制性（cocoercivity）不等式。

可是 
，

作者挑選特定的初始點x_0 = -1.8 ，其發生的優化曲線（optimization curve）是否是凸的？

這兒的“優化曲線”指的是函數值f(x_n)隨迭代次數n改變的曲線 。

凸優化曲線是凸的嗎？

喂給GPT-5 Pro的這篇另論文 ，意味著優化速率（即相鄰兩次迭代的函數值下降量）是單調遞減的。效果模型讀完之后得到了新的結論
。作者新增了一名 ，所以人類的反撲也不影響這是GPT-5 Pro的一個新打破