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首先，$$where generator $\mathcal{L}^a$ replaces directional derivative $\nabla V^\top f$, incorporating curvature term $\tfrac{1}{2}\mathrm{Tr}(\Sigma\Sigma^\top\nabla^2 V)$ from $W$'s quadratic variation. Remainder unchanged: substitute into dynamic programming, cancel $V(x)$, divide by $h$, and take $h\downarrow 0$ to obtain (1). $\quad\blacksquare$
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其次，Precision Spectrum: From Float118 to Float4#IEEE 754 was defined in 1985 and for many years the “single-precision” and “double-precision” numerics it standardized were enough.
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第三，Since GEMM is $O(N^3)$ and packing is $O(N^2)$, even expensive transforms are asymptotically free — but what those transforms do matters:
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最后，这些NCA演化轨迹被切分为序列（使用类似视觉Transformer的2×2图像块），并输入至一个标准的、以预测下一标记为目标的Transformer模型中。关键在于：由于每个序列都对应唯一的潜在规则，模型必须在上下文中推断出该规则才能进行预测。这种上下文学习能力，正是当前语言模型所展现出的诸多关键推理能力的基础。
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