待验证50% 置信事实精确时间

高斯DAG的高维结构学习面临统计-计算鸿沟：具有尖锐样本复杂度的方法依赖计算代价高昂的子集搜索并需要事先给定入度上界，而多项式时间算法的样本复杂度表现相对逊色

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/5

首次发现

来源

HOST算法：高效学习高斯DAG的新范式

涉及实体

统计-计算鸿沟concept 高斯DAGconcept

相关事实

待验证深度学习面对的几乎都是非凸优化问题，在高维参数空间中鞍点比局部极小值更常见77% 相似待验证d·log p样本复杂度是过去依赖子集搜索的尖锐方法所具备的优势量级，HOST在不牺牲多项式运行时间的前提下达到了该水平76% 相似待验证大规模生成rollout需要高吞吐的推理能力，同时训练环节需要大量算力，两者在同一集群中的切换和分配是核心难题75% 相似待验证较大的批量通常需要较高的学习率（线性缩放规则）75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/976014

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/976014

MCP

get_claim(id=976014)