当数据多到“吃不下”，试验一遍要烧掉几天算力和电费，你会怎么作念？若是预算只给你10%的数据，是马上抽样、凭提醒下刀，也曾把但愿押在一个“数学保底”的选样器上？

谜底之一来自NeurIPS 2025提议的GIST：Greedy Independent Set Thresholding。它既不盲目求异，也不单盯着“灵验的聚类”，而是在各样性和实用性之间给出可讲解的折中解——这是把“机灵抽样”从提醒法普及到有保底的算法预备。

先说两个意见：各样性（最大-最小）条件纵情两点尽量远，肃穆一堆近乎重迭的样本占坑；灵验性接收单音调模函数测度秘籍信息量，偏好信息增益大的样本。单靠一项会走偏，二者归并是个NP难的组合优化。

GIST的直观很竟然：先把各样性“阈值化”。固定一个最小间距，把互相太近的样本连成边——这些点不行同期被选。像给每个候选点画个“禁行圈”，先把重迭性扫掉再去争价值。

接着在这张图上选“不相邻”的高价值点，等价于求最大安谧集。因为这个问题本人很难，GIST用一种双圭臬的贪念近似来高效求解，并对多组间距阈值逐个尝试，最终挑出总体最优的那套。

表面上，GIST给出了强保证：非论最优解如何散播，算法能确保获取的子集遵循不少于最优值的一半；况兼讲解指出，想把保证普及到0.56以上是NP难的。这不是吹噓，而是可审计的数学底线。

张开剩余47%

在工程层面，GIST并非止渴念念梅。单次下采样场景下（举例用ResNet-56在ImageNet上作念试验），GIST选出的10%子集，比马上、只挑难样本、k-center或传统子模门径带来更高的Top-1精度；把GIST司法叠加到挑难样本（GIST-margin）或子模计谋（GIST-submod），后果还能持续普及。

实用性还体现时速率上：子集选拔设施经常远快于后续试验技能，借助近似最隔邻、图分治与并行经营，能延迟到亿级样本的工程管线。雷同的最大-最小各样性念念路，在推选范围也被用来延长用户留存，证明其恒久价值。

落地时的清单很实践：先用现成模子抽取镶嵌并圭臬化，选好度量（余弦或欧氏）；把雷同度分桶并用ANN加快阈值扫描；子模遵循可按类别秘籍、信息增益或业务权重定制；单次采样适宜预试验瘦身，与主动学习互补。

但别被“看起来各样”蒙蔽：镶嵌失真会误伤遵循，极点长尾需加权，噪声或脏数据会因“胶漆相投”被选入，保底计谋也可能轨制化偏见。工程化落地需要表征考据、去噪活水线和公说念性审计。

结语：把数据采样想成办一场晚宴，既要嘉宾各别，也要话题有料。GIST给了咱们一个带数学保底的摆桌法——若是只可用10%的数据试验下一个模子，你会如何成立这套“保底”司法？