汎用LLMを凌駕するコストパフォーマンスを実現し、特定のドキュメント読解タスクにおいて軽量モデルながら高い精度を達成した(原題: DharmaOCR: Open-Source Specialized SLM (3B) + Cost–Performance Benchmark against LLMs and other open-sourced models)
勾配リプシッツ条件を超えて超線形成長するポテンシャルにも対応し、W2距離でO(√d h)の誤差限界を達成。(原題: When Langevin Monte Carlo Meets Randomization: New Sampling Algorithms with Non-asymptotic Error Bounds beyond Log-Concavity and Gradient Lipschitzness)