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129. 滑动窗口最大值 题目 给你一个整数数组 nums ，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。 示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 示例 2： 输入：nums = [1], k = 1 输出：[1] 提示： 1 <= nums.length...

这是一篇尝试改变LLM「范式」的文章：当前主流的LLM架构都是「自回归」的，通俗地理解就是必须「从左到右依次生成」。这篇文章挑战了这一范式，探索扩散模型在 LLMs 上的可行性，通过 随机掩码 - 预测 的逆向思维，让模型学会「全局思考」。 论文： [2502.09992] Large Language Diffusion Models 背景 主流大语言模型架构：自回归模型 (Autoregressive LLMs) 过去几年， 自回归模型（Autoregressive Models, ARMs）一直是大语言模型(LLM)的主流架构​。典型的自回归语言模型以Transformer解码器为基础，按照从左到右 的顺序依次预测下一个词元(token)。 形式化地，自回归模型将一个长度为 \(N\) 的文本序列 \(X=(x_1, x_2, ..., x_N)\) 的概率分解为各位置的条件概率连乘积​： \[P_{\theta}(x_1, x_2, \dots, x_N) = \prod_{i=1}^{N} P_{\theta}(x_i \mid x_1, x_2, \dots,...

引言 Diffusion模型近年来在图像生成这一连续域任务中取得了显著成果，展现出强大的生成能力。然而，在文本生成这一离散域任务中整体效果仍不尽如人意，未能在该领域引起广泛关注。 去年，一篇研究离散扩散模型在文本生成的文章《Discrete Diffusion Modeling by Estimating the Ratios of the Data Distribution》获得ICML 2024的Best Paper，引发了学术界的广泛兴趣，也激发了新一轮的研究热潮。随后在2025年，越来越多高校和企业也开始积极探索基于Diffusion的文本生成方法。其中，近期备受关注的Block Diffusion也成功入选ICLR oral，进一步推动了该方向的发展。...

💡 扩散模型：通过加噪的方式去学习原始数据的分布， 从学到的分布中去生成样本 DDPM 关键点： 1. 正向加噪是离散时间马尔可夫链：从 \(x_0\) 逐步加噪得到 \(x_1,x_2,...,x_T\) ；在合适的噪声调度与足够大的 \(T\) 下， \(x_T\) 近似服从 \( N(0,I) \) 的各向同性高斯。 2. 每一步噪声方差 \(β_t\) 满足 \(0<β_t<1\) ，通常随 \(t\) 增大；因此 \(q(x_t|x_{t-1}) \) 的均值缩放系数 \(\sqrt{1-β_t} \) 逐渐减小。 3. 训练通过最大化对数似然的变分下界（ELBO）来学习反向过程 \( p_θ(x_{t-1}|x_t)\) ，并将其参数化为高斯分布（神经网络预测均值/噪声或 score）。 4. 将目标写成 score/DSM 形式时，loss 的权重与对应噪声层的方差尺度（如 \(1-\bar{α}_t\) 或相关量）有关；采样通常是按学习到的反向转移逐步生成（祖先采样），与经典 Langevin MCMC 更新形式不同，但可在 SDE 视角下统一理解。...

基于文章 《Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models》 来统一扩散模型框架 通用扩散模型框架推导 加噪公式 Flow Matching的一步加噪公式 \[\mathbf{x}_t=(1-t)\mathbf{x}_0+t\varepsilon\] 写成概率分布形式： \[p(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_0)=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;(1-t)\mathbf{x}_0,t^2\mathbf{I})\] Score Matching的一步加噪公式 \[\mathbf{x}_t=\mathbf{x}_0+\sigma_t\varepsilon \] 写成概率分布形式： \[p(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_0)=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;\mathbf{x}_0,\sigma_t^2\mathbf{I})\] DDPM/DDIM的一步加噪公式...

Normalizing flow（标准化流）是一类对概率分布进行建模的工具，它能完成简单的概率分布（例如高斯分布）和任意复杂分布之间的相互转换，经常被用于 data generation、density estimation、inpainting 等任务中，例如 Stability AI 提出的 Stable Diffusion 3 中用到的 rectified flow 就是 normalizing flow 的变体之一。 为了便于理解，在正式开始介绍之前先简要说明一下 normalizing flow 的做法。如上图所示，为了将一个高斯分布 \(z_0\) 转换为一个复杂的分布 \(z_K\) ，normalizing flow 会对初始的分布 \(z_0\) 进行多次可逆的变换，将其逐渐转换为 \(z_K\) 。由于每一次变换都是可逆的，从 \(z_K\) 出发也能得到高斯分布 \(z_0\) 。这样，我们就实现了复杂分布与高斯分布之间的互相转换，从而能从简单的高斯分布建立任意复杂分布。 对 diffusion models 比较熟悉的读者可能已经发现了，这个过程和...

1.深度学习偏置的作用？ 我们在学深度学习的时候，最早接触到的神经网络应该属于感知器（感知器本身就是一个很简单的神经网络，也许有人认为它不属于神经网络，当然认为它和神经网络长得像也行） 要想激活这个感知器，使得 y=1 ，就必须使 x_1w_1 + x_2w_2 +....+x_nw_n T （ T 为一个阈值），而 T 越大，想激活这个感知器的难度越大，人工选择一个阈值并不是一个好的方法，因为样本那么多，我不可能手动选择一个阈值，使得模型整体表现最佳，那么我们可以使得T变成可学习的，这样一来， T 会自动学习到一个数，使得模型的整体表现最佳。当把T移动到左边，它就成了偏置， x_1w_1 + x_2w_2 +....+x_nw_n T 0 xw +b 0 ，总之，偏置的大小控制着激活这个感...

如何计算RF 公式一：这个算法从top往下层层迭代直到追溯回input image，从而计算出RF。 [公式] 其中，RF是感受野。RF和RF有点像，N代表 neighbour，指的是第n层的 a feature在n1层的RF，记住N_RF只是一个中间变量，不要和RF混淆。 stride是步长，ksize是卷积核大小。

背景 本文主要是《NICE: Nonlinear Independent Components Estimation》一文的介绍和实现。这篇文章也是glow这个模型的基础文章之一，可以说它就是glow的奠基石。 艰难的分布 众所周知，目前主流的生成模型包括VAE和GAN，但事实上除了这两个之外，还有基于flow的模型（flow可以直接翻译为“流”，它的概念我们后面再介绍）。事实上flow的历史和VAE、GAN它们一样悠久，但是flow却鲜为人知。在我看来，大概原因是flow找不到像GAN一样的诸如“造假者鉴别者”的直观解释吧，因为flow整体偏数学化，加上早期效果没有特别好但计算量又特别大，所以很难让人提起兴趣来。不过现在看来，OpenAI的这个好得让人惊叹的、基于flow的glow模型，估...

💡 原本随机采样的DDPM模型中，也隐含了一个确定性的采样过程DDIM，它的连续极限也是一个ODE。 细想上述过程，可以发现不管是“DDPM→DDIM”还是“SDE→ODE”，都是从随机采样模型过渡到确定性模型，而如果我们一开始的目标就是ODE，那么该过程未免显得有点“迂回”了。在本文中，笔者尝试给出ODE扩散模型的直接推导，并揭示了它与雅可比行列式、热传导方程等内容的联系。 Rectified Flow 理论推导 微分方程 像GAN这样的生成模型，它本质上是希望找到一个确定性变换，能将从简单分布（如标准正态分布）采样出来的随机变量，变换为特定数据分布的样本。flow模型也是生成模型之一，它的思路是反过来，先找到一个能将数据分布变换简单分布的可逆变换，再求解相应的逆变换来得到一个生成模型。 ...