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CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining） CLIP 由 OpenAI 开发，是一个 多模态（文本 + 图像）预训练模型，可以理解图像和文本之间的关联。它的核心思想是 通过对比学习（Contrastive Learning） 让模型学习 “文本 - 图像” 之间的匹配关系。 ...

人的“交流”基于语义场而不是单纯的符号，这一观点强调了意义在交流中的核心作用，而不仅仅是语言、文字等符号本身。以下是对这一理论的详细解释： 1. 什么是语义场？ 定义：语义场指的是一组意义相互关联、形成特定语境或背景的概念网络。它是超越单个符号、词语或句子的，强调意义的整体性和动态性。 举例：在“家庭”这个语义场中，父母、孩子、爱、责任、争吵等概念可能相互关联。讨论“家庭”时，我们并不局限于某个具体的词，而是激活了这一组有关联的意义网络。 本质：语义场是交流时人们共同认知的语义背景，它为符号（语言、文字、手势等）的使用赋予上下文意义。 2. 符号的局限性 符号本身是固定的、有限的，而语义场则是动态且高度依赖情境的： ...

VAE 原理 似然生成模型：给定一个数据集 $x_D$，训练使得模型最大化似然 $p_\phi(x_D)$。 1. ELBO 的定义和公式 VAE 的目标是对数据 $x$ 的分布 $p(x)$ 进行建模，但直接优化 $p(x)$ 通常不可行。通过引入潜变量 $z$，对对数边际似然 $\log p(x)$ 进行变分下界（ELBO）的近似： ...