Math for AI 大模型逼近误差论文看得我心烦

一位数学专业研究者指出，Math for AI 方向中关于大模型逼近误差的研究多依赖特殊构造性证明，其实际应用价值与对架构演进的指导意义存疑。这类论文往往耗费大量推导仅证明特定模型逼近特定函数类的误差上界，因预设条件过于苛刻且思路难以迁移，对后续模型发展与学术写作缺乏实质借鉴作用。