Артем начал работать еще с осени, что позволило ему глубоко погрузиться сначала в метод зеркального спуска, а затем и далее. В работе изучалась концепция модели функции (в частности, $ (\delta, L, \mu) $ модель функции). Идея состояла в том, чтобы применять методы оптимизации не непосредственно к самой функции, а к её (возможно, более простой) модели, в работе проделана эмпирическая часть на наборе синтетических тестов. Уже на третьем курсе он познал дзен рестартов и быстрого градиентного метода - 👍