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 。不到半響推文就有230多萬次閱覽 。
其思路是使用凸L-潤滑函數的Bregman散度不等式 ，論文原作者就對論文進行了更新
四大美人之貂蝉三级GPT-5 Pro独立做数学研讨，读论文后给出更准确鸿沟，OpenAI总裁：这是生命痕迹-6488avav
自己喂給GPT-5 Pro一篇論文 ，要害取決于步長（step size）的挑選
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