«What will be left for us to work on?» (Что останется для нас, когда ИИ станет умнее?)

Посмотрела часовой доклад профессора Принстона Arvind Narayanan на ICML 2026 за вас и подготовила структурированный обзор.

Градиентный спуск — стандартный инструмент обучения нейросетей. Но с точки зрения линейной алгебры операция обновления весов выглядит некорректно: мы складываем вектор и ковектор. Авторы статьи из MIT CSAIL предлагают формальное решение этой проблемы через теорию двойственности и модулей. Разбираем их подход.