对比学习的核心框架与InfoNCE损失

本次演讲由Meta AI的研究科学家兼经理Ren Dong Tien主讲，主题聚焦于深入理解深度对比学习（Deep Contrastive Learning）的内在机制。演讲者指出，尽管深度学习在AlphaGo、计算机视觉、自然语言处理及语音识别等领域取得了令人瞩目的经验性成功，但其背后的原理仍存在诸多未解之谜。特别是自监督学习（Self-supervised Learning）作为实现人工智能的关键组件，旨在让数据自我学习而非依赖人工标注。其基本范式是从完整数据集中移除部分信息，要求模型预测缺失部分，这种技术在从视觉到NLP的多个领域均被广泛应用，例如语言模型中的下一个词预测任务。

在对比学习的具体操作中，输入数据（如图像）会经过不同的数据增强（如旋转、缩放、裁剪）生成两个视图。这两个视图被送入神经网络，通过对比损失函数（Contrastive Loss）进行优化。以著名的InfoNCE损失为例，其核心目标是最小化同一样本两个视图表示之间的距离，同时最大化不同样本（负样本对）表示之间的距离。这种机制迫使模型学习到对数据增强分布不变的鲁棒表示，从而在下游任务中表现出良好的泛化能力。

理论分析的局限性与黑盒假设

目前，关于对比学习有效性的理论分析通常将神经网络视为黑盒函数逼近器。在这种视角下，研究者将网络看作从一个大的假设空间家族中选择函数的过程，试图证明当对比损失较小时，下游分类损失也会较小。然而，这种证明方式存在显著的局限性。理论推导中通常包含一个与假设空间复杂度相关的边界项（Bound term）。当考虑的函数家族越大时，这个边界项就越宽松，导致理论保证变得较弱。此外，这种分析方法还依赖于预训练任务与下游任务之间存在特定关系的假设，这在复杂的实际应用场景中往往难以严格满足。

"Most of the work that is working on the contrastive loss understanding usually they treat the neural network as a black box function approximator."

这种基于黑盒假设的理论框架虽然提供了一定的数学解释，但未能深入揭示对比学习内部的具体运作机制。演讲者暗示，为了真正理解对比学习为何有效，我们需要超越这种宏观的函数逼近视角，转而探索更细致的内部动力学过程。这不仅是理论完善的需求，也是进一步优化模型性能、解决当前自监督学习中存在的“神秘感”的关键所在。

自监督学习的潜力与未来方向

自监督学习通过让模型从数据本身提取信号，展示了强大的表示学习能力。尽管其在语言模型等任务中已被证明非常有效，但其内在机制仍然充满谜团。演讲者强调，理解自监督学习方法如何工作以及如何使其变得更好，是本次演讲的主要主题。对比学习作为自监督学习的重要分支，其成功不仅依赖于损失函数的设计，更依赖于数据增强策略和模型架构的协同作用。

"One of the major theme of this talk is to understand how the this kind of self super learning approach works and how can we make it better."

通过对对比学习内在机制的深入剖析，研究者有望打破现有的理论瓶颈，为设计更高效的自监督学习算法提供指导。这不仅有助于提升模型在下游任务中的表现，也为构建更接近人类智能水平的AI系统奠定了理论基础。未来的研究需要结合更精细的分析工具，揭示对比学习在特征空间中的具体演化规律，从而推动该领域向更深层次的理解迈进。

对比学习理论界限的局限性

传统观点认为，预训练阶段的对比损失函数与下游任务性能之间存在紧密的理论绑定关系。然而，这种假设在深层神经网络中并不总是成立。理论界限往往过于宽松，无法提供实际指导意义。研究人员指出，如果预训练与下游任务完全脱节，理论上不应存在这种绑定，但实际观察表明，这种界限要么不存在，要么因过于松弛而失去参考价值。为了真正理解对比学习的作用机制，必须将神经网络视为非黑盒模型，深入分析其内部可被利用的属性。

"the bound is turned out to be a vacation uh that's too loose to be useful"

反例证明：损失函数与下游性能的解耦

微软研究院等机构的研究提供了强有力的反例，证明相同的对比损失函数可能导致截然不同的下游任务表现。研究者构建了特定的数据集和两个函数 f 和 g，在预训练阶段，这两个函数具有非常相似的对比损失值。然而，在下游任务中，函数 g 的损失远大于函数 f，这意味着对比学习并不总能生成对下游任务有用的表征。

模型/函数 预训练对比损失 下游任务准确率 备注
函数 F 极低（相似） 100% 完美表征
函数 G 极低（相似） ~50% (随机猜测) 无效表征

这一现象不仅存在于人工构造的案例中，在实际运行不同优化器时也会重现。例如，使用 Adam 优化器训练的模型可能在下游任务中表现困难，而使用 SGD 或 Adam 加权重衰减（Weight Decay）的模型则能获得合理的准确率。这表明，仅关注损失函数的结构是不够的，必须同时考虑优化规则对神经网络的影响。

深度理解：打开神经网络的“黑箱”

深度学习之所以优于以往方法，关键在于其内部机制而非仅仅是损失函数的创新。因此，研究重点应从单纯的“对比学习理解”转向“深度对比理解”，即同时分析损失函数和网络架构。通过打开黑箱，研究者发现对比学习的优化过程可以被视为一种坐标-wise 优化（coordinate-wise optimization）。

坐标优化视角下的对比学习机制

研究者构建了一个通用的对比损失函数族，包含参数 V 和 Phi，只要它们是单调递增的，即可涵盖 InfoNCE 等多种常见损失函数。例如，InfoNCE 可转化为对数函数和指数函数的形式。最小化对比损失等价于一种隐式的对抗学习过程，涉及两个玩家：

  1. 最大化玩家（Max Player）：学习表征以最大化对比性（contrastiveness），这与我们熟悉的对比学习目标一致。
  2. 最小化玩家（Min Player）：在正则化约束下最小化对比损失，其作用是寻找具有相同或相似表征的样本对。

这种机制通过对比协方差的迹（trace of contrastive covariance）来清晰表达对比性。因此，对比学习不仅仅是简单的损失最小化，而是通过隐式对抗发现机制来优化表征的区分度与一致性。

对比损失的能量函数统一框架

该研究提出了一种统一的框架，将多种对比损失函数（Contrastive Losses）映射到同一个能量函数（Energy Function）家族中。核心发现是，尽管不同的损失函数对应不同的参数化形式，但它们实际上共享相同的能量函数 Epsilon，其差异仅在于最小化器（Minimizer）的结构不同。具体来说，最小化器 Alpha 的行为受到正则化项（Regularizer）R 的影响，不同的正则化项决定了 Alpha 在最小化过程中的不同结构表现。通过这种视角，研究者能够统一解释多种对比损失函数的内在机制，揭示它们如何在同一能量景观下运作。

"our framework actually shows that for all these different functions they actually correspond to the same energy function this any function Epsilon is not changed but the only difference is that the minimum player is different"

Alpha 正则化与权重分配机制

在指数函数形式的 Psi 假设下，Alpha 被定义为能量函数与正则化项（如熵项）的最小化结果。正则化项的形式和可行集（Feasible Set）的变化直接影响了 Alpha 的定义方式，从而区分了不同的对比损失算法。Alpha 本质上是一个 N×N 的矩阵，用于定义批次中样本对的权重。Alpha 倾向于给表示距离较小的样本对赋予更高的权重，这意味着模型会强制这些在表示空间中接近的样本对彼此分离。这种机制通过增加权重来强调区分相似样本的重要性，从而优化表示学习的效果。

Alpha-CR 直接参数化与性能提升

为了突破传统 Alpha 作为固定参数的限制，研究者提出了 Alpha-CR Direct 方法，将 Alpha 直接参数化为网络参数 Theta 的函数。这一扩展极大地丰富了对比损失函数的设计空间，允许 Alpha 随网络训练动态调整。实验在 CIFAR-10 和 STL-10 数据集上验证了该方法的有效性。结果显示，Alpha-CR Direct 的性能略优于现有的 InfoNCE 损失函数，特别是在训练的前 100 个 epoch 中，其收敛速度比 InfoNCE 快约 2%。这一结果表明，直接参数化 Alpha 能够提供更优的优化路径和更高的最终性能。

数据集 模型/方法 性能指标/观察结果 备注
CIFAR-10 / STL-10 Alpha-CR Direct 略优于 InfoNCE 整体性能提升
CIFAR-10 / STL-10 Alpha-CR Direct vs InfoNCE 前 100 epochs 快约 2% 收敛速度优势

线性网络下的理论分析与 PCA 等价性

在理论分析部分，研究探讨了当神经网络为线性结构且 Alpha 固定时的对比学习行为。理论证明指出，在这种情况下，对比学习目标简化为 主成分分析（PCA）目标。几乎所有局部最优解都是全局最优解，且收敛后的权重矩阵具有秩为 1 的结构。最优解对应于输入协方差矩阵的最大特征向量。这一发现不仅解释了线性网络中对比学习的几何特性，还揭示了其与经典无监督学习方法 PCA 之间的深刻联系。实验模拟也证实了目标函数会跳跃至 PCA 解，且奇异向量相互对齐。

"almost all local Optima are Global and you can prove it's a PC in fact there's a serum three that tells you exactly the structure or the final solution of uh of constructive learning"

"all the weights after convergence will be rank this is basically an equivalent representation of one"

对比协方差与核结构的理论等价性

在非线性对比学习的研究中，首先需要对对比协方差（Contrastive Covariance）的数学含义进行深入剖析。尽管从数学表达式来看，对比协方差 $\alpha$ 与方差结构相似，但在特定条件下，二者实际上是等价的。当参数 $\alpha$ 满足核结构（Kernel-like structures）时，对比协方差可以转化为增强样本 $x_i$ 和 $x_j$ 之间的核函数计算。随着批次中样本数量趋于无穷大，该对比协方差项将收敛为多个项的求和。如果没有数据增强，直接去除期望项后，该结构退化为任意函数场的方差形式。这一理论推导揭示了对比学习在无限样本下的统计本质，为后续分析非线性网络的动力学特性奠定了数学基础。

齐次激活函数与单层网络的动力学分析

为了理解非线性网络中的魔法所在，研究聚焦于具有齐次激活函数（Homogeneous Activations）的单层和双层网络。假设激活函数 $h(x)$ 满足 $h'(x) \cdot x$ 的形式，这涵盖了线性、ReLU、Leaky ReLU 以及带常数的单项式激活等广泛使用的函数。在此框架下，单层非线性网络的对比学习目标函数可以重写。利用齐次性质，权重矩阵 $W$ 可以被提取出来，剩余部分涉及门控数据点（Gated Data Points）。门控数据点的定义取决于原始数据点是否处于节点的激活区域内：若在区域内，则等于原始数据点；若不在，则设为零向量。这种结构使得目标函数类似于 PCA 目标，其中矩阵 $A$ 由门控权重决定。当 $A$ 为常数时，解即为 $A$ 的最大特征向量。

线性与非线性网络的收敛性差异

通过推导权重 $W$ 随时间演变的趋势，可以发现对比学习与矩阵特征向量计算的幂迭代（Power Iteration）方法高度相似，但存在关键区别。在线性网络中，由于没有门控机制，矩阵 $A$ 是常数，因此网络仅收敛到单一的最大特征向量。然而，在非线性网络中，矩阵 $A$ 随着权重 $W$ 的变化而变化。这意味着通过不同的权重方向，网络能够在不同维度上创建多个最大特征向量。这一发现揭示了非线性对比学习的核心优势：它能够捕捉数据中多个主要的变异方向，而不仅仅是第一个主成分。这种动态变化的矩阵 $A$ 使得非线性网络能够提取更丰富的特征表示。

临界点稳定性与局部粗糙度度量

虽然第二特征向量等临界点可以通过动力学分析得出，但临界点并不等同于局部最优解，因为训练过程可能逃离这些点集。为了判断一个临界点 $W^$ 是否为稳定的局部最优解，研究引入了局部粗糙度（Local Roughness）作为辅助度量指标。分析表明，当局部粗糙度较小且两个最大特征向量之间的间隙较大时，该临界点是稳定的。研究进一步针对均匀损失（Uniform Loss）和高斯损失（Gaussian Loss）两种不同的损失函数，分析了局部粗糙度的具体表现。这一分析框架不仅解释了非线性网络中局部最优解的存在性，还为理解对比学习在复杂非线性空间中的优化行为提供了理论依据，强调了特征向量间隙*在稳定性中的关键作用。

局部粗糙度上界与高斯Alpha的优势分析

研究首先证明了局部粗糙度测量值存在一个由结构决定的上界，且该上界的一部分依赖于损失函数中使用的参数 Alpha。分析表明，高斯分布的 Alpha 在高斯分布下的粗糙度上界远小于均匀分布（Uniform）的情况。这一数学性质至关重要，因为上界越低，条件越容易满足。该条件要求 Lambda 的间隙大于该粗糙度值，若粗糙度较小，则任何驻点更有可能成为局部最优解。这意味着高斯 Alpha 相比均匀 Alpha 可能拥有更多的局部最优解。这一发现解释了为何 InfoNCE 损失函数在性能上优于定性损失函数，因为更多的局部最优解允许模型从原始数据中保存更多的模式，而这些小模式对于构建丰富的网络表示至关重要。

“the upper bound of the roughness W in the gaussian is much smaller than other bound of the roughness for uniform”

非线性网络中的多节点与局部模式捕获

在单非线性情况下，数据中存在多个模式，非线性网络能够捕获这些模式，每个局部最小值对应一个局部模式。对于具有多个节点的非线性网络，优化目标函数本质上变成了多个独立单节点目标的总和。这一结构揭示了线性网络与非线性网络的本质区别：在线性网络中，即使存在多个权重，它们最终都会收敛到全局最大特征向量，因为目标函数本质上是特征值问题，导致所有权重收敛到相同的特征向量，无法捕获数据中的丰富结构，增加节点也无济于事。相反，在非线性模型中，即使是在单层情况下，也会存在多个局部最优特征向量，每个向量可能捕获数据中的特定模式，从而覆盖数据的不同多样性，使表示更加丰富。这是论文分析非线性网络在对比学习训练下行为的主要贡献之一。

两层网络假设与隐藏变量Z的自动发现

研究将分析扩展到两层网络，引入了关键假设：使用均匀 Alpha、大批次且无增强，使得对比方差简化为方差；同时假设顶层训练速度快，并给定隐藏变量 Z 的条件独立性。这里假设存在一个分类变量 Z，给定 Z 可将输入 X 分解为多个区域，每个区域对应输入对象的一部分。虽然训练过程中 Z 未被显式提供，但通过深层神经网络和对比损失，模型可能自动发现 Z。线性网络被证明无法从动态中学习多样化特征，而非线性网络则能摆脱这些限制。分析显示，权重动态中存在一个与隐藏变量 Z 相关的额外项，即全局调制（Global Modulation）。当特征能区分 Z=0 和 Z=1 时，该额外项会增大，鼓励学习能区分这两个隐藏变量的特征。

“if you train the model with the deeper neural network uh with uh with constructive loss you might be able to discover uh the Z automatically”

全局调制机制与特征涌现的结论

全局调制机制详细解释了特征涌现的过程。尽管底层协方差矩阵 A 包含许多作为局部最大特征向量的特征，但数据中的额外项有助于训练区分并找到能将数据分解为多个组件的特征。这一结论表明，在进行对比学习训练时，无需指定任何关于隐藏变量的信息，只需输入数据，模型就会自动尝试学习对 Z 敏感的特征。由于 Z 涉及全局结构，模型会学习局部压缩特征，从而实现对数据结构的深层分解。这种机制证明了非线性网络在对比学习中能够自动发现数据的全局结构特征，而不仅仅是局部统计特性，从而构建出更具语义丰富性的表示。

“we don't need to specify anything about the latest hidden variables we just put the data in and later learn but automatically it we're trying to learn features that are sensitive to Z”

神经网络自动发现隐藏变量的机制

对比学习中的特征提取过程揭示了神经网络与贝叶斯网络（BSN）在变量处理上的本质差异。研究指出，神经网络能够自动发现与全局结构相关的变量，并优先强化这些特征，同时抑制局部噪声。这一结论表明，神经网络具备自动识别潜在变量的能力，并鼓励学习支持高层概念的低层辅助特征，而无需像贝叶斯网络那样预先指定所有隐藏变量。

"This actually shows that the neural network may automatically discover the variables and encourage learning of low level supporting features that support the high level concept."

在贝叶斯网络中，所有隐藏变量必须由人类预先定义，机器学习的任务仅限于估计其条件概率。然而，现实世界往往包含数以万计的人类未知的隐藏变量，传统图形模型难以全面发现这些变量。相比之下，神经网络能够自主发现额外的隐藏变量，这种能力使其在处理复杂、高维度的真实世界数据时具有显著优势，特别是在两层网络结构中表现出的自动变量发现潜力。

基于令牌序列的实验设计与数据构造

为了验证上述理论发现，研究构建了一个简化的数据集，该数据集由令牌字符串（string of tokens）组成。生成器通过固定部分字母并在标记位置（用星号表示）随机替换符号来生成序列。正样本对来自同一生成器但不同随机实例，负样本对则来自不同生成器。每个符号位置对应一个特定的环境，其中包含允许出现的固定符号集合。

例如，在位置 R2（索引 0-2 中的第三个位置），仅允许使用 A、B、C 作为生成器的固定符号，而 D 和 F 仅由通配符生成，被视为无关符号。实验旨在验证模型是否仅学习对确定生成器有用的符号（相关符号），而忽略无关符号。通过训练两层网络架构并计算学习权重与令牌嵌入的匹配度，若两者接近，则表明模型成功从特征数据中重建了令牌嵌入。评估指标为所有匹配分数的平均值，分数越高表示学习效果越好。

激活函数性能对比与特征可视化分析

实验对比了不同激活函数在相关与无关符号学习上的表现。在无多样性模式且无 $\alpha$-CR 转换的线性网络中，线性激活函数优于 Sigmoid，因为线性网络无法学习多样符号。然而，当存在多样化的相关模式（如每个位置有三种允许模式）时，Sigmoid 表现优于线性函数。具体而言，Leaky ReLU、ELU 和 Swish 这三种同质激活函数表现最佳，且在最小化无关符号匹配分数方面表现最优。

下表展示了不同激活函数在令牌嵌入匹配得分上的对比结果：

激活函数类型 相关符号匹配得分 (越高越好) 无关符号匹配得分 (越低越好) 特征解释性 备注
Linear 低 (无多样性时高) 信息不足 复杂难解释 无法学习多样符号
Sigmoid 高 中等 中等 多样模式下优于线性
Leaky ReLU 高 最低 清晰 仅捕获单一模式
ELU 高 最低 清晰 仅捕获单一模式
Swish 高 最低 清晰 仅捕获单一模式
Quadratic 较低 信息不足 清晰 类似 InfoNCE 但性能稍差

可视化结果显示，对于 Leaky ReLU 等表现优异的激活函数，每个激活单元仅捕获单一模式，且完全不捕获无关符号（如 D 和 F）。相比之下，线性设置下的特征变得复杂且难以解释。此外，二次损失函数（Quadratic Loss）虽然具有清晰的模式且类似 InfoNCE 损失，但整体性能略差。这证明了所提出的 $\alpha$-CR 框架能够涵盖 InfoNCE 和对比损失，并适用于不同损失函数的分析。

总结与未来研究方向

本研究提出了 $\alpha$-CR 框架，将最小化各种对比损失函数转化为该框架下的优化问题，并深入分析了其在线性和非线性设置下的应用。核心发现在于神经网络相较于传统图形模型具有自动发现隐藏变量的潜在优势，尤其是在两层网络结构中。传统图形模型受限于人类定义的随机变量，而神经网络能够自动识别并学习支持高层概念的低层特征。

"The numerator may be able to discover automatically and no random variables at least in two layer case while the graphic model can only operate on human defined random variables."

未来的工作将聚焦于进一步验证神经网络在自动变量发现方面的优势，并探索该框架在其他对比学习变体中的适用性。通过结合理论分析与实验验证，研究证实了神经网络在复杂数据环境中自动构建有效特征表示的能力，为理解对比学习的内在机制提供了新的视角。

分析架构与统一机制的长期愿景

演讲者展示了利用训练动力学工具分析不同神经网络架构的能力，重点涵盖了自注意力机制（Self-Attention）和Transformer架构。这些架构在计算机视觉和自然语言处理等场景中日益流行，成为近期研究的热点。演讲的核心目标不仅仅是分析特定模型，而是致力于探索一种统一的机制，旨在解释并鼓励特征涌现（Feature Emergence）现象。演讲者认为，理解这种特征涌现机制是揭示神经网络在实证环境中取得巨大成功的关键所在。通过深入剖析训练过程中的动态变化，研究旨在从理论层面揭示深度学习模型内部的学习规律，从而为构建更通用的深度学习理论框架奠定基础。

预训练特征与下游任务的理论关联

针对观众提出的“如何证明预训练过程能有效提升下游任务表现”的问题，演讲者指出，当前研究主要聚焦于预训练过程中的特征学习机制，尚未直接证明其对下游任务的最终效果。要建立这一联系，必须引入一个关键假设：下游任务所使用的特征与预训练阶段学到的特征是一致的。在这一假设前提下，理论上可以推导出关于优化边界和特征有效性的有趣结论。演讲者强调，理解特征是如何被学习出来的，是理解其在下游任务中为何有效的前提。只有先厘清特征学习的本质，才能进一步论证这些特征如何被下游任务所利用，从而证明预训练的价值。这种从“特征学习”到“任务应用”的逻辑链条，是连接理论分析与实际性能的关键桥梁。

网络深度、非线性与低秩收敛特性

关于对比学习为何在深层网络中表现强劲，演讲者分析了网络深度和非线性对特征学习的影响。他指出，当网络深度增加时，特征是从数据中直接学习而来的。对于线性网络，理论证明对比学习会收敛到低秩（Low Rank）的潜在空间。这意味着线性结构难以捕捉多样化的特征，所有方向的重要性趋于一致，导致学习到的结构较为单一。为了克服这一限制，引入非线性激活函数至关重要，它能帮助模型学习更多样化的特征，避免陷入低秩陷阱。演讲者明确表示：“线性结构将具有这种‘通吃’的结构特性……任何方向都比其他方向更强……你将无法学习多样化的结构。”因此，非线性是打破低秩限制、实现丰富特征表示的关键要素。

负样本对与非对比学习中的隐式对比

在讨论负样本对（Negative Pairs）的重要性时，演讲者回应了关于Geoffrey Hinton近期观点的提问。他确认负样本对对于对比学习至关重要，是非对比学习（如BYOL）中同样存在隐式机制。即使在非对比学习中，也存在由权重衰减（Weight Decay）决定的隐式阈值，用于区分正负样本对。此外，在BERT或GPT等自回归模型中，Softmax损失函数本质上也是一种对比学习：它最大化目标token的概率，同时最小化其余所有token的概率。演讲者总结道：“Softmax也是一种对比……为了学习良好的表示和特征，这也是一种对比结构。”这表明，对比学习的思想无处不在，即使在没有显式负样本对的方法中，也隐藏着类似的对比机制。

高秩潜在空间与特征丰富性

针对观众关于“获得全秩潜在空间是否有益”的提问，演讲者进一步阐述了秩与特征多样性之间的关系。他确认，高秩潜在空间确实能提供更丰富的表示（Rich Representation），特别是在非线性阶段。在线性网络中，即使试图获得高秩解，训练过程也会因结构限制而坍缩回低秩状态，因为线性结构本身无法学习多样化的特征。然而，一旦引入非线性激活，模型便能够突破这一限制，学习到高秩且多样化的特征结构。这一结论强调了非线性激活函数在维持高秩潜在空间中的核心作用。通过非线性变换，模型能够捕捉数据中更细微、更多样化的模式，从而避免特征表示的坍缩，提升模型的表达能力和泛化性能。

致谢与活动预告

本次演讲在热烈的氛围中落下帷幕，演讲者首先向主办方 Data Learning 团队 及嘉宾 Random 表达了诚挚的谢意。Random 接受了邀请并带来了精彩的分享，而现场观众的热情参与也为活动增色不少。演讲者特别提到，下周将继续举办 Data Learning 系列讲座，届时将邀请更多专家深入探讨前沿话题。对于身处不同时区的听众，演讲者致以了亲切的问候，祝愿欧洲地区的观众晚安，其他地区观众拥有美好的一天，并再次感谢大家的到来。

"like just to thank again uh random for accepting our invitation and for giving such a nice talk and thank you for the audience for joining us and looking forward to seeing you uh in our data learning talk next week"

活动氛围与互动

在活动的尾声，现场气氛温馨而友好。演讲者强调了社区互动的重要性，指出观众的参与是活动成功的关键因素。通过这种面对面的交流，促进了学术界与工业界之间的思想碰撞。演讲者表示，期待在下一次的活动中与各位观众再次相聚，共同探索对比学习（Contrastive Learning） 等深度学习领域的最新进展。这种持续的学术交流机制，有助于推动技术的快速迭代与应用落地。

"so uh I would say good evening to everyone in Europe and have a nice day even though uh thank you again for um for joining us first"