arXiv cs.LG（学术论文）
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推荐理由：该工作将精确GPR的规模推进到数十亿样本和数千维度，显著拓展了贝叶斯非参数方法在高维科学计算中的应用边界，对计算化学、物理模拟等领域有实际推动作用。
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5月11日
11:43
新方法CUTS-GPR实现了高维高斯过程回归（GPR）的精确计算，其内核矩阵-向量积在数据量N上呈近线性或线性缩放，在维度D上呈低阶多项式缩放。该方法通过结合加性内核和不完整网格，利用内核矩阵的结构化特性，能够处理数十亿数据点和数千维度的任务。在N=447,265、D=24的基准测试中，包括超参数优化的完整GPR计算仅需数小时完成。CUTS-GPR解决了计算化学中高维势能面贝叶斯建模这一长期难题。