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arXiv cs.AI@Julius Girardin, Emanuele Troiani, Yizhou Xu, Vittorio Erba, Florent Krzakala, Lenka Zdeborová
推荐理由：这篇论文给出了二次网络里参数和样本数怎么影响泛化误差的数学公式，比单纯看数据或算力更深入。
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6月29日
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该论文在二次两层神经网络中，通过ℓ2正则化经验风险最小化，分析了泛化误差随参数数量、样本量和宽度变化的精确表达式。研究发现泛化误差遵循依赖于目标谱结构的数据驱动幂律，并揭示了不同缩放区域间的相图转变，包括插值起始点的特征。实验基于有限样本和结构化数据，为理解特征学习模型的缩放行为提供了理论框架。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月29日
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arXiv cs.LG@Ziwen Xu, Haiwen Hong, Linsong Yu, Benglei Cui, Longtao Huang, Hui Xue, Ningyu Zhang
推荐理由：做 LLM 微调或持续学习的团队，终于有了量化记忆容量的理论工具——MemFT 能直接帮你优化训练预算分配，建议做 LoRA 相关工作的点开看看。