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本文提出了一种用于在线逆线性优化的确定性算法，具有 O(d) 遗憾和每轮 O(d^2) 时间复杂度，这标志着此类算法中首个高效且适当的界，主要结果通过 Cogentic agentic 框架和 Gemini 3.1 Pro 获得。
Modal解释了如何使用云缓冲区、自定义文件系统、检查点/恢复以及CUDA检查点/恢复，将AI推理冷启动速度提升40倍，并将云缓冲区管理框架化为一个线性优化问题，用GLOP求解。