יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

Sheaf-Laplacian Obstruction ו-Projection Hardness לתאימות-מודלים-מעבד

Sheaf-Laplacian Obstruction and Projection Hardness for Cross-Modal Compatibility on a Modality-Independent Site
במאמר זה, המחברים חוקרים את תאימות-המודלים-השונים וקשיי-הפרויקציה. הם מגדירים שני-מאפיינים-נויטרליים: קשיי-הפרויקציה ואיבוד-השיפור. הם חושבים דוגמאות-של-ReLU ומציגים נפרד-צריכה-בין-שלבי-הפרויקציה ו-שלב-ישיר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2604.07632v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Cross-modal representations vary in how easily they can be aligned, and compatibility is generally non-transitive: two modalities may align through an intermediate modality at lower complexity than through a direct map. We introduce a reference formalism that evaluates all modalities on a fixed neighborhood site and defines two directed invariants. Projection hardness \(H_{a\to b}(\varepsilon)\) is the minimum complexity within a nested Lipschitz-controlled family required to reach error \(\varepsilon\). For a declared local projection family, sheaf-Laplacian obstruction \(C_{a\to b}(\varepsilon)\) is the minimum variation of locally fitted projection parameters required to reach the same error. Under identity restrictions, obstruct
קרא במקור המקורי