Statistical Inference for Stochastic Gradient Descent: Beyond Finite Variance
超越有限方差的随机梯度下降统计推断
机构 * Management Science and Engineering, Stanford University(斯坦福大学管理科学与工程系)
AI总结 针对随机梯度下降中梯度方差可能无限的问题,提出一种基于联合弱收敛和自正则化统计量的模型无关置信域构建方法,并通过子采样校准实现渐近有效推断。
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超越有限方差的随机梯度下降统计推断
机构 * Management Science and Engineering, Stanford University(斯坦福大学管理科学与工程系)
AI总结 针对随机梯度下降中梯度方差可能无限的问题,提出一种基于联合弱收敛和自正则化统计量的模型无关置信域构建方法,并通过子采样校准实现渐近有效推断。
编译AI:基于LLM的工作流自动化确定性代码生成
机构 * XY.AI Labs, Palo Alto, CA(XY.AI实验室,帕洛阿尔托) ; Stanford University School of Medicine, Stanford, CA(斯坦福大学医学院,斯坦福) ; Cornell University, Department of Computer Science, Ithaca, NY(康奈尔大学计算机科学系,伊萨卡) ; Brigham and Women’s Hospital / Harvard Medical School, Boston, MA(布莱根妇女医院/哈佛医学院,波士顿)
AI总结 本文研究编译AI,一种大语言模型在编译阶段生成可执行代码,随后工作流确定性执行的范式。重点探讨其在高风险企业工作流中的应用,尤其在医疗领域,强调可靠性与可审计性。
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