DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

27届学生，这样的简历能够找到暑期实习吗？请问有什么建议吗

刚看到到了初试，还没面就流程结束，有没有知道什么情况的

25级研一在读，211本硕，没有天赋，发不出好论文，也不想读博，之前想着走java后端，现在看感觉java后端也要完蛋了，现在想转agent开发，实习大概率只能在研二下的暑期实习，有没有佬指条明路。