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今天在思考模型设计的时候发现了一个问题，而且没弄明白。就是生成模型有没有全局特征把控的能力，以及如何把控。 基于 ChatGPT, diffusion 似乎比 flow model 具有更好的全局特征把控能力。因为 flow model 学习的是局部向量场，但 diffusion 学习的是一个全局的噪声。但其实也存疑，因为如果显式将局部特征加入到 loss 中，那么局部特征的整体求和也是全局特征。 对于语言模型，全局特征的把控似乎也没有什么借鉴之处。语言模型的全局特征，比如生成文字的文风，是基于 prompt 限制得到的，并没有更直接的控制方式。 另外想到的一个问题是：全局 -...
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好多年一直没学特别明白的知识始终缠绕着我。打算先写简单一点。

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最近一直在研究材料的相关内容。实验中，对材料进行观察和测量的主要方式是使用各种类型的光谱。因此有必要将各类常见光谱的基本原理搞清楚，以实现机器学习模型和光谱数据的有效结合。