其中心思路與原論文類似,
論文作者奇妙地引進輔佐函數g_k(t),并經過恒等式將雜亂的梯度項組合化簡。GPT-5 Pro成功將凸性條件進一步細化。
具體來說,作者新增了一名,對三個點對(x_0,x_1) 、感興趣的話能夠閱覽原論文 。作者 :重視前沿科技,
凸優化曲線是凸的嗎?
喂給GPT-5 Pro的這篇另論文
其中心思路與原論文類似,
論文作者奇妙地引進輔佐函數g_k(t),并經過恒等式將雜亂的梯度項組合化簡。GPT-5 Pro成功將凸性條件進一步細化。
具體來說,作者新增了一名,對三個點對(x_0,x_1) 、感興趣的話能夠閱覽原論文 。作者 :重視前沿科技,
喂給GPT-5 Pro的這篇另論文