本文针对模型设定误差下的自回归长序列学习问题,通过建立匹配的理论上下界,首次完整刻画了联合KL目标下的长视界误差行为,证明了其具有无视界依赖的近似因子及紧致的信息论估计下界,为自回归建模提供了最优的理论保证。
机构:新加坡国立大学
来源:arXiv 2605.12316 | AI4Papers 论文推荐平台