随机梯度下降的收敛率可以“搬运”：先在扩散方程上做一次Lyapunov计算，再逐窗传回离散迭代
随机梯度算法的有限时间收敛界可以从关联随机微分方程的Lyapunov估计直接搬运过来，强凸SGD与随机Heavy Ball都由此复现已知速率。
MAGEFormer将体素间距嵌入位置编码与注意力，在BTCV与FLARE 22各向异性腹部CT分割上取得最低HD95
作者提出MAGEFormer，把物理间距约束嵌入表示学习：用MASE按体素间距校准位置频率、用GCA抑制物理上不合理的跨尺度特征关联、用GVV在推理时做确定性亚体素视图聚合；在BTCV与FLARE 22统一5折协议下，其边界精度在对比方法中最优（HD95分别为10.58 mm与3.40 mm），Dice也一致提升，且各向异性越强优势越大。
Decision Titan 将测试时训练层接入 Decision Transformer，在 X-Maze 中学会比上下文窗口长 20 倍的长程依赖
该工作把测试时训练（TTT）层加入 Decision Transformer，构成 Decision Titan，并在用于检验序列记忆的 X-Maze 环境中分析其性能与记忆机制：模型能学到比上下文窗口长 20 倍的长程依赖，可泛化到训练数据 1.7 倍的长度，但时间泛化取决于所用的时间嵌入，而长程依赖的学习能力取决于相关信息如何被编码。
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