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新论文：约束与非光滑性不拖慢非凸随机优化收敛
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AI 综述
2026年10月13日，AGI Hunt 报道，普林斯顿大学的 Gon Buzaglo 与高等研究院（IAS）的 Guy Kornowski 发布新论文，研究约束与非光滑性对非凸随机优化收敛的影响，结论是二者不会拖慢收敛。作者提出基于投影与无投影的两类算法：随机梯度版本达到 Õ(δ⁻¹ε⁻³) 的最优率，零阶查询版本达到 Õ(dδ⁻¹ε⁻³)；同时给出基于 Frank-Wolfe gap 的下界，该下界对光滑问题同样成立。论文分析的核心是归约到在线线性优化。报道未提及代码、实验或其他后续安排。
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最新进展10月13日 10:07
Princeton 与 IAS 新论文提出投影与无投影算法，随机梯度达 Õ(δ⁻¹ε⁻³) 最优率。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI HuntPrinceton 与 IAS 新论文：约束与非光滑性不会拖慢非凸随机优化收敛
Princeton 的 Gon Buzaglo 与 IAS 的 Guy Kornowski 发布新论文，证明约束与非光滑性不会拖慢非凸随机优化的收敛。两人提出基于投影与无投影的算法，随机梯度达到 Õ(δ⁻¹ε⁻³) 最优率，零阶查询达到 Õ(dδ⁻¹ε⁻³)，并给出基于 Frank-Wolfe gap 的下界，对光滑问题也成立。分析核心是归约到在线线性优化。
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