Прунинг через функциональный анализ. Выглядит красиво. Hilbert Operator for Progressive Encoding (HOPE): A Mathematical Framework for Deconstructing Learned Representations in Deep Networks __Hossein Mobahi, Peter L. Bartlett__ Статья: https://arxiv.org/abs/2607.21366 Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/hilbert-operator-for-progressive Код: N/A Модель: N/A # TL;DR Что сделали: Авторы предложили HOPE — математический подход, который позволяет анализировать и сжимать нейросети, переводя их из дискретных списков чисел (весов) в непрерывные математические функции. Объединив этот взгляд со статистикой самой модели, алгоритм научился прореживать, объединять и удалять целые слои без единого ~~разрыва~~ прогона реальных данных. Почему это важно: Обычно модели сжимают или изучают, опираясь либо на величину параметров (что бывает математически обманчиво), либо на прогоны реальных данных (что дорого и не всегда безопасно для приватности). Переход строго в «пространство функций» даёт чёткий, автоматизированный способ уменьшать модели и защищать их базовые знания при обучении новым задачам. Функционально прунить тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4606