#approximation
本文提出了一个理论框架，将近似理论与深度学习中的涌现现象桥接起来，为神经网络如何学习提供了新的见解。
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#approximation
本文推导了在高斯潜变量模型下的草图线性对比学习的缩放定律，分析了风险如何分解为近似项、优化项和统计项，并为对比学习中平衡模型规模、数据和计算提供了理论指导。
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#approximation
解释学生t分布对小样本置信区间的修正，提供了一个便于记忆的90%置信区间表格以及一个根据两个样本估计标准差的经验法则。
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#approximation
对数学、金融和人工智能中近似问题的哲学反思，讨论了模型的不完美但有用性，以及对AI安全和机器意识的影响
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