Illustre l'efficacité des algorithmes de recherche logarithmique par rapport aux algorithmes linéaires, en soulignant l'importance de la modélisation des données et le compromis entre le tri et les coûts de recherche.
Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore des exemples de complexité des algorithmes, de tri et de calculs polynomiaux.
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