Возможно, вы знали, что существует такая задача как approximate matrix multiplication (я и не подозревал). Возможно, вы даже представляли, что современные методы приближения могут быть на порядок быстрее, чем точное вычисление. Но большинство из вас наверняка не видело эту свежую работу, которая утверждает, что их метод обеспечивает ускорение на два порядка.

Конечно, до прикладного применения еще очень далеко, но совершенно нельзя исключать, что в обозримом будущем это будет привычным инструментом в ML (как, например, квантизация float32=>float16).