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标签：线性规划×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
5月22日
11:18
11:18arXiv cs.LG@Jan Tempus, Philip Whittington, Craig W. Schmidt, Dennis Komm, Tiago Pimentel
精选
当前主流分词算法（如BPE、Unigram）本质上是贪心算法，只做局部最优决策，无法保证整体词汇表质量。研究者将分词器构建形式化为线性规划问题，利用凸优化工具求解，提出新算法ConvexTok。实验表明，ConvexTok在内在分词指标和语言模型的bits-per-byte（BpB）上持续优于现有方法，下游任务性能也有提升但不够稳定。更重要的是，ConvexTok能给出一个下界，证明其分词器在常见词汇表大小下距离最优解不超过1%。
论文分词凸优化NLP线性规划ConvexTok
推荐理由：分词是NLP的基础环节，贪心算法长期占据主流——ConvexTok用凸优化给出了可证明接近最优的方案，做分词器优化或语言模型预训练的团队值得关注。
原文
5月12日
19:11
19:11arXiv cs.LG@Usman A. Khan, Joseph W. Durham
该研究将匿名多智能体路径规划（MAPF）问题建模为多边缘最优传输（MMOT）的一个特例，利用马尔可夫结构将指数级复杂度的MMOT简化为规模多项式的线性规划（LP）。在匿名设置下，证明了LP的可行性、全单模性以及解的空间-时间无重叠性质。为适应大规模问题，进一步引入薛定谔桥概率框架，通过熵正则化得到迭代Sinkhorn解，并基于其分数解构建简化LP，实现接近最优的整数解，显著降低计算复杂度。实验验证了该方法的最优性和可扩展性。
论文多智能体路径规划最优传输薛定谔桥线性规划
推荐理由：该工作从理论上建立了MAPF与最优传输之间的形式化联系，并提出了可扩展的求解框架，对机器人集群调度、仓储物流等实际应用具有重要参考价值。
原文