均是將優(yōu)化曲線凸性問題轉(zhuǎn)化為證明函數(shù)值下降量遞減。效果模型讀完之后得到了新的結(jié)論。

經(jīng)過這種奇妙的代數(shù)操作，

因為GPT-5 Pro的證明首要針對的是鴻溝問題 ，這個新的鴻溝又把GPT-5 Pro反超了。

其思路是使用凸L-潤滑函數(shù)的Bregman散度不等式