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FlashDiffusion：融合分块核谱分解的矩阵自由方法
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AI 综述
2026-10-01，arXiv·Machine Learning Theory 报道 FlashDiffusion，提出一种矩阵自由方法，在融合 GPU 分块中评估稠密高斯核块，并将特征值求解器与经验 β-flow 耦合以选择有限样本分辨率尺度；通过样本量和带宽的延续路径，从粗分辨率逐步热启动更昂贵的谱求解，避免稠密高斯核的 O(N²) 内存开销。
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10月1日
- arXiv · Machine Learning TheoryFlashDiffusion：融合分块核谱分解的矩阵自由方法
FlashDiffusion 提出一种矩阵自由方法，在融合 GPU 分块中评估稠密高斯核块，并将特征值求解器与经验 β-flow 耦合以选择有限样本分辨率尺度。通过样本量和带宽的延续路径，从粗分辨率逐步热启动更昂贵的谱求解，避免稠密高斯核的 O(N²) 内存开销。
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