待验证50% 置信事实精确时间
序列最小优化算法（SMO）由 John Platt 于 1998 年提出，将大规模二次规划问题分解为只涉及两个变量的最小子问题
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/13
首次发现
来源
AI时代还需要手写机器学习算法吗？答案与方法
redditr/learnmachinelearning2026/7/11
相关事实
待验证Prim最小生成树算法（1957年）和Dijkstra最短路径算法（1959年）是贪心思想的早期应用64% 相似待验证base-stock 策略在需求服从独立同分布、提前期固定的假设下可被严格证明是最小化总成本的解析最优解61% 相似待验证Top-P核采样（Nucleus Sampling）由Holtzman等人于2020年提出，通过动态截取累积概率达到阈值P的最小词汇子集进行采样60% 相似待验证Sugiyama算法第二步的最小化边交叉被证明是NP完全问题，由Garey和Johnson在1983年证明即使两层情况下最小化交叉数也是NP难的59% 相似待验证稀疏激活架构下推理阶段的FLOPs与激活参数规模线性相关而非与总参数规模相关，从而降低单次推理的计算资源消耗和延迟58% 相似
引用此条事实
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