https://blog.qife122.com/tags/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%A4%8D%E6%9D%82%E5%BA%A6/ Recent content in 计算复杂度 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Sun, 07 Sep 2025 21:25:13 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%80%9A%E7%94%A8ai%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%80%A7%E5%9B%B0%E5%A2%83%E4%B8%8E%E4%B8%93%E5%AE%B6ai%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/ Sun, 07 Sep 2025 21:25:13 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%80%9A%E7%94%A8ai%E7%9A%84%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%80%A7%E5%9B%B0%E5%A2%83%E4%B8%8E%E4%B8%93%E5%AE%B6ai%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/ <h1 id="通用ai无法扩展">通用AI无法扩展</h1> <h2 id="恶魔派遣">恶魔派遣</h2> <p>来自Colin Percival的思考</p> <h2 id="通用ai无法扩展-1">通用AI无法扩展</h2> <p>最近关于AI的讨论很多，科技行业特别关注一个重点：模型训练的成本。根据一些内部人士的说法——以及NVIDIA的市值——AI训练所需的计算能力可能会颠覆整个半导体行业。这并不令人惊讶：通用AI无法扩展。</p> https://blog.qife122.com/p/%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%8D%8A%E9%9A%8F%E6%9C%BAcsp%E5%8F%8D%E9%A9%B3%E7%AE%80%E5%8C%96%E4%B8%8E%E5%A5%87%E9%98%B6%E6%83%85%E5%86%B5%E5%AE%9E%E7%8E%B0cell-probe%E4%B8%8B%E7%95%8C%E7%AA%81%E7%A0%B4/ Thu, 04 Sep 2025 23:00:14 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%8D%8A%E9%9A%8F%E6%9C%BAcsp%E5%8F%8D%E9%A9%B3%E7%AE%80%E5%8C%96%E4%B8%8E%E5%A5%87%E9%98%B6%E6%83%85%E5%86%B5%E5%AE%9E%E7%8E%B0cell-probe%E4%B8%8B%E7%95%8C%E7%AA%81%E7%A0%B4/ <h1 id="通过半随机csp反驳简化与奇阶情况实现cell-probe下界突破">通过半随机CSP反驳简化与奇阶情况实现Cell-Probe下界突破</h1> <p>近期工作（Korten、Pitassi与Impagliazzo，FOCS 2025）建立了静态数据结构下界、电路范围避免与伪随机CSP实例反驳之间的深刻联系，推动了Cell-Probe/比特探针模型中若干长期下界的改进。本文通过更简化的归约到XOR反驳方法，并结合奇阶情况处理，在特定情形下进一步改进了这些下界。我们的结果可视为对现有最先进半随机XOR反驳分析（Guruswami、Kothari与Manohar，STOC 2022；Hsieh、Kothari与Mohanty，SODA 2023）的完全去随机化，补充了Korten等人获得的偶阶情况去随机化。</p>