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模拟模拟交叉阵列中的少次读取故障定位:稀疏恢复解码器 vs 读取每个单元(以及未通过的声明)[R]

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2026-10-21

一篇预印本提出了一种稀疏恢复解码器,仅用 4–12 次探测读取(而非 256 次)即可在 256×256 的模拟交叉阵列仿真中定位多达 64 个卡死单元,并给出 16 参数的漂移标定,同时透明地报告了若干未通过的预注册声明。

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稀疏性的代价:使用稀疏和稀疏化测量的稀疏恢复的充分条件

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-09-08 缓存

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。

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STRIDE:通过子集扰动的稀疏恢复进行训练数据归因

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-03 缓存

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。

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