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本文研究了OLS回归中的分布式草图化方法，该方法不是对整个数据集构建草图，而是基于分区子集构建，从而降低计算成本。作者刻画了平均估计量的精确超额损失，并表明当子集协方差散度较小时，该损失与全数据草图化的损失相当。
介绍了VISReg，一种用于JEPA（联合嵌入预测架构）训练的正则化方法，它结合了方差（variance）、不变性（invariance）和Sketching约束。
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。
Inkwash 是一款基于 WebGL2 的水彩素描应用，可模拟颜料流动与纸张交互，由 Claude Fable 5 生成。本文解释了实现逼真水彩效果的浮点纹理与着色器技术管线。
本文介绍了Bernstein–Schur核，这是一类介于平移不变模板和点积模板之间的非平稳核，并通过草图化有限调制和随机化完全单调径向因子，提供了一种随机特征构造方法。该方法能够生成无偏估计量，其算子范数界限由本征维度控制，并且实验在一个有偏核示例上验证了该方法。
本文介绍了一种基于快速变换的新型差分隐私草图机制，该机制实现了最先进的隐私保证并改善了运行时间，并将其应用于DP线性回归，从而获得了首个用于DP普通最小二乘法的快速方法。