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本文确定了在高信噪比环境下稀疏二进制信号的最大似然支持恢复的足够样本大小，揭示了信息论阈值以及测量稀疏性与计算成本之间的权衡。
STRIDE是一种用于大型语言模型训练数据归因的新框架，它利用稀疏恢复和引导算子在激活空间中建模功能效应，以13倍于先前方法的速度实现了最先进的准确性。