Explore l'application de la physique statistique dans les problèmes de calcul, couvrant des sujets tels que l'inférence bayésienne, les modèles de verre de spin de champ moyen, et la détection comprimée.
Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.
Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.
Explore les algorithmes de recherche de dichotomie, en analysant la complexité et les détails de mise en œuvre pour une recherche efficace dans les listes triées.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.