待验证50% 置信事实精确时间
对于有限VC维d的假设类，O((d + log(1/δ))/ε)量级的样本即可实现PAC可学习
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/15
首次发现
来源
相关事实
待验证MLA通过低秩分解将KV Cache显存开销从O(n·d_model)压缩到O(n·d_latent)，其中d_latent约为d_model的1/866% 相似待验证PAC学习理论证明了在一定条件下，只要训练样本足够多，学习到的模型就能以高概率近似正确地预测新数据60% 相似待验证引入KV Cache可将自回归生成的计算复杂度从O(N²)降为O(N)59% 相似待验证模型对所有Token计算原始得分Logit后，通过Softmax函数将得分归一化为概率分布，所有Token的概率之和等于159% 相似待验证大模型推理阶段是memory-bound（内存带宽受限），每生成一个Token需从显存读取整个模型权重，计算强度极低59% 相似
引用此条事实
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