rustc_codegen_gcc 为 Rust 编译器提供了 GCC 后端，提升了性能和兼容性。项目进展显著，优化和测试有所改进。RLNC 是一种高效的随机线性网络擦除编码技术，支持多种硬件平台。Spart 实现了空间分割树，支持 Rust 和 Python。VanGo 是受 Cargo 启发的 C/C++ 构建系统，简化了构建流程。

本文探讨了深度神经网络的泛化能力，提出了针对预训练大型语言模型的非虚空泛化界限，表明其能够发现未知数据规律。通过引入新的神经网络属性，建立了更紧的泛化误差界限，适用于多种网络架构，并提供了数值评估支持理论。

在此研究中，我们对多输出和卷积层的有限宽度结构的函数统计提供了严格的结果，从而更接近完整描述贝叶斯设置中特征学习的过程。我们的结果包括：（i）一个对于输出的联合先验分布的确切且简单的非渐近积分表示，以高斯混合形式给出；（ii）在均方误差损失函数（高斯似然）的情况下，后验分布的解析公式；（iii）利用大偏差理论对特征学习无限宽度域进行定量描述。从物理角度看，具有多个输出或卷积层的深层结构代表了...

通过分析动量梯度下降的连续时间方法，我们研究了动量对优化轨迹的影响，并得到了唯一定义优化路径和提供简单加速规则的内在量 λ = γ / (1 - β)²。通过在超参数化回归环境中训练 2 层对角线线性网络，我们表征了隐式正则化问题中的恢复解，并证明了较小的 λ 值有助于恢复稀疏解。最后，我们为随机动量梯度下降提供了类似但较弱的结果，并提供了支持我们结论的数值实验。

临界学习期可能对行为和学习产生永久影响，深度网络中也存在临界学习期，特征学习与来源之间存在竞争关系，预训练可能损害新任务的转移性能，这是第一个解析处理临界学习期的模型。