1. 自我介绍2. 介绍你做的模型loss设计,包含基础损失与辅助损失,说明各部分作用与梯度流动逻辑模型loss采用多任务联合优化框架,主损失负责核心任务拟合,辅助损失用于约束特征对齐、分布对齐与梯度稳定。以多模态分类模型为例,主损失使用交叉熵损失,直接优化分类准确率;辅助损失包含对比损失用于拉近同类特征距离、拉远异类特征,以及KL散度损失用于对齐教师模型与学生模型的分布。训练时通过权重系数平衡各损失,保证主任务不被辅助任务淹没,同时利用梯度裁剪解决多任务梯度冲突问题。 import torch import torch.nn as nn class MultiModalLoss(nn.Mod...