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开发者称KS3算法在Mandelbulb拟合上优于同规模MLP

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

Reddit 用户 /u/1ncehost 发布视频，展示其正在开发的新算法 KS3（K-Splanifold 第三代，基于 Hermite 样条流形，可替代 LLM 解码器块中的 MLP）。视频显示，在对 Mandelbulb 分形函数随机样本做梯度下降拟合时，KS3 比同规模 MLP 收敛更快、细节更多、loss 更低。作者强调视频展示的不是 LLM，而是单独的回归块训练。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

最新进展10月27日 06:13
KS3 算法在 Mandelbulb 拟合上对比 MLP：收敛更快、细节更丰富

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月27日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    KS3 算法在 Mandelbulb 拟合上对比 MLP：收敛更快、细节更丰富

    开发者展示新算法 KS3（K-Splanifold 第三代，基于 Hermite 样条流形），在 Mandelbulb 函数随机样本的梯度下降拟合中比同规模 MLP 收敛更快、细节更多且 loss 更低。作者已用 KS3 替换 MLP 训练多个 SLM，并在 modded-nanogpt speedrun 的代理硬件上超过世界纪录，但尚未在官方要求的 8xH100 上验证。

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