將離散的迭代進程轉化為接連函數的積分 ，

GPT-5 Pro給出新鴻溝

在論文的第一版中，這個新的鴻溝又把GPT-5 Pro反超了 。要害取決于步長（step size）的挑選，是25分鐘，GPT-5 Pro針對一個鴻溝問題，研討界說于凸會集的凸函數最小化的問題 。

關于這個問題，感興趣的話能夠閱覽原論文。優化曲線總是凸的；

關于第一個結論，研討的是凸優化（convex optimization）問題，但在(1/L, 1.75/L]范圍內則未有結論