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本文证明了平滑非凸零阶优化问题的下界。研究结果表明，在低曲率迹条件下，确定性方法的查询复杂度相比随机化方法额外多出约 d 的因子，从而量化了在仅能获取函数值查询的任务（如大语言模型微调）中采用确定性方法所付出的代价。
该论文提出了一种用于可扩展监督中AI辩论的新型实例最优协议。它保证了最坏情况下的正确性，使诚实成为占优策略均衡，并证明了黑盒下界，表明在具有稳定分解的问题上，没有任何协议能够超越它。