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懒惰二阶预言机下凸优化复杂度研究
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv Statistics Machine Learning 发布一篇论文，研究懒惰二阶预言机（lazy second-order oracles）设定下的凸优化复杂度问题。该设定中，算法每轮查询梯度，每 m 轮查询一次 Hessian。论文标题为《懒惰二阶预言机下近最优凸优化复杂度》，目前报道仅给出这一研究设定，未披露具体复杂度界、算法细节或实验结果。
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最新进展10月5日 12:00
arXiv新论文提出懒惰二阶预言机设定：每轮查梯度、每m轮查一次Hessian，研究近最优凸优化复杂度。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv · Statistics Machine Learning懒惰二阶预言机下近最优凸优化复杂度
该论文研究懒惰二阶预言机（lazy second-order oracles）设定下的凸优化复杂度，其中算法每轮查询梯度、每 $m$ 轮查询一次 Hessian。
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