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LLM解码中温度采样常为静态启发式方法,本文解读一篇从信息论出发提出的在线温度采样算法EOS,分析其如何通过在线估计全局最优温度抑制重复生成,并给出理论性能保证与实验验证。

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验证与迁移:精确信息前沿及调用代价
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论文《Verification with Transfer》用列表率失真函数精确刻画验证迁移的信息前沿与调用代价,给出精确/噪声验证器下的分岔结论、F₂ 线性源库闭式解,并在 Lean 4 中机器验证。

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信息论审计:循环架构中瞬时状态与持久参数记忆的解离
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从信息论角度审计循环神经网络,解离隐藏状态中的瞬时信息与训练后固化的持久参数记忆,探讨其对可解释性、持续学习与架构设计的启示。

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AI视频生成能否以更少算力逼近物理仿真的真实感?
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AI视频生成能否以更少算力达到物理仿真级真实感?本文从香农信源编码定理出发,剖析熵、算法复杂度与生成模型的本质区别,解释AI节省算力的真正来源与边界。

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VC学习的最优信息复杂度:用eCMI重建PAC保证
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arXiv新论文证明可通过评估条件互信息(eCMI)恢复VC类的最优PAC保证,构造的随机化Majority-of-5算法实现O(d)量级信息复杂度,弥合了信息论与经典学习理论的鸿沟。

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gzip 也能当语言模型?压缩即预测的深层逻辑
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gzip 这个通用压缩算法能否充当语言模型?本文从香农信息论出发,解析压缩与预测的本质等价关系,探讨 gzip 文本分类实验的启示,以及"压缩即智能"这一命题对理解大语言模型的深层价值。

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