待验证50% 置信事实精确时间
EL-F在经验似然半径为0时退化为贪心变体，论文的定量保证同样覆盖了这一特例。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证论文证明此前风险界中出现的对数因子并非本质性的，可被完全消除，从而将收敛速率提升到与经典大数定律一致的 O(1/√N) 水平65% 相似待验证残差结构让F=0成为默认选项，只要F(x)权重接近零残差块即退化为恒等映射，从而解决SGD难以学习恒等映射的优化困境63% 相似待验证论文主结论是采用零初始化和常数步长的Q-Learning能在高概率意义下使用 Õ(H^4/(μ_min·ε^2)+h_star) 次状态转移将sup-norm误差控制在ε以内（对0<ε≤1成立）63% 相似待验证DiT论文中的消融实验表明，AdaLN-Zero在参数效率和生成质量之间优于交叉注意力和拼接等替代方案62% 相似待验证EL-F的适用场景主要落在奖励尺度未知、分布可能次指数尾、且运行轮次有限的实际系统中，例如在线广告出价、推荐系统冷启动探索、以及A/B测试中的流量分配。62% 相似
引用此条事实
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