研究讨论：没有经验收益的漂亮重参数化未必有用
kalomaze · x · 2026-07-23
这段讨论的核心观点是：条件很差的重参数化，并不会因为理论好看就自动变成有用的方法。
回复进一步质疑了 diffusion 里的一个常见默认假设：负责去噪的网络，和负责产生更深层理解的网络，必须强耦合。相反，它主张可以这样做：
- 用一个便宜的去噪器
- 再用大模型输出的确定性向量去条件化它
- 在引入 MoE 之前，就能获得明显的能力余量
原帖拿 flow matching 作为反例/讨论对象，强调很多“有漂亮理论”的方案，并不一定带来最简单直接的经验收益。
所属事件:扩散模型研究反思：评测指标陈旧与架构强耦合隐患(7 条相关)→
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