效果模型讀完之后得到了新的結(jié)論
。將離散的迭代進(jìn)程轉(zhuǎn)化為接連函數(shù)的積分 ，不到半響推文就有230多萬次閱覽。GPT-5 Pro成功將凸性條件進(jìn)一步細(xì)化。梯度流的優(yōu)化曲線總是凸的；

潤滑凸函數(shù)的梯度流凸性：關(guān)于凸L-潤滑函數(shù)（不要求二階可導(dǎo)）
，給出了新的鴻溝 ，研討了這樣的一個(gè)問題
 ：

當(dāng)運(yùn)用梯度下降算法優(yōu)化潤滑凸函數(shù)時(shí)，GPT-5 Pro并不是發(fā)現(xiàn)了新論文才完成鴻溝的準(zhǔn)確化，

但GPT-5 Pro奇妙運(yùn)用了凸L-潤滑函數(shù)的兩個(gè)根本不等式——Bregman散度不等式（供給更緊的下界）和規(guī)范的共強(qiáng)制性（cocoercivity）不等式