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　　与此同时ღღ，中文版下载还拥有独特的挂机机制S货你是不是欠C了有肉ღღ，您可以将游戏放置在后台ღღ，解放双手ღღ，让弟子们自动修炼S货你是不是欠C了有肉天生赢家 一触即发天生赢家 一触即发ღღ、渡劫ღღ，贴心呵护您的修仙门派ღღ。宗门地产建设也是游戏的重要内容ღღ，您可以自由摆放天生赢家 一触即发ღღ，打造属于自己的修仙宗门ღღ，创造仙门人的理想家园ღღ。从山海异兽到一石一木ღღ，处处充满着古韵仙风ღღ，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中天生赢家 一触即发ღღ。

　　本文第一作者为四川大学博士研究生刘泓麟ღღ，邮箱为ღღ，通讯作者为四川大学李云帆博士后与四川大学彭玺教授ღღ。

　　一张图片包含的信息是多维的ღღ。例如下面的图 1ღღ，我们至少可以得到三个层面的信息ღღ：主体是大象ღღ，数量有两头S货你是不是欠C了有肉ღღ，环境是热带稀树草原（savanna）ღღ。然而ღღ，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片ღღ，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformerღღ，往往得到的表征只会体现其主体信息ღღ，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别ღღ。这显然是不合理的ღღ。

　　图 1ღღ：传统表征学习（上）与条件表征学习（下）的比较ღღ。传统的表征学习方法只能学习到一种通用的表征ღღ，忽略了其他有意义的信息ღღ；文章提出的条件表征学习能够基于指定准则ღღ，得到该准则下表现力更强的条件表征ღღ，适应多种下游任务ღღ。

　　此外ღღ，在各大电商平台ღღ，用户通常根据不同的标准（例如颜色ღღ、材质或场合）搜索商品ღღ。例如ღღ，用户今天可能搜索 “红色连衣裙”ღღ，明天搜索 “正装”ღღ，后天搜索某个全新的关键词ღღ。这对于拥有庞大规模商品的平台来说ღღ，手动打标签是不现实的ღღ，而传统的表征学习也仅仅只能获取到 “连衣裙” 这个层面的信息ღღ。

　　要获取图片中除了 “大象”ღღ、“连衣裙” 之外的信息ღღ，一个很容易想到的方法就是进行针对性的有监督训练ღღ：基于不同的准则比如环境ღღ，进行额外的标注ღღ，再从头训练或者基于已有表征训练一个额外的线性层ღღ。但是基于这种方式ღღ，显然是 “治标不治本” 的ღღ。因为一旦有了新的需求ღღ，便又需要进行针对性的数据收集S货你是不是欠C了有肉ღღ、标注和训练天生赢家 一触即发ღღ，需要付出大量的时间和人力成本S货你是不是欠C了有肉ღღ。

　　很幸运的ღღ，我们处在多模态大模型的时代S货你是不是欠C了有肉ღღ，这个在以前可能会很困难的问题在今天是有很多解法的天生赢家 一触即发ღღ。我们可以直接通过询问 LLaVAღღ，它便会告诉我们图片在指定准则下的信息ღღ。但这种方式也还不够高效ღღ，至少在 2025 年的今天天生赢家 一触即发ღღ，多模态大模型的使用成本还是需要考虑的ღღ。如果需要处理 ImageNet 之类的大规模数据集或者电商平台繁杂的商品ღღ，得到其在指定准则下的信息天生赢家 一触即发ღღ，这个开销就比较大了ღღ。所以对大多数人来说ღღ，现如今要获取图片的多维信息S货你是不是欠C了有肉ღღ，还是需要找到一个更加高效的方法ღღ。

　　我们知道ღღ，对于三维直角坐标系ღღ，一组基ღღ，比如 [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]ღღ，其线性组合即可构建出该坐标系中的任何向量ღღ。类似的ღღ，对于颜色体系ღღ，只需要 “红”ღღ、“绿”ღღ、“蓝” 三原色即可调出所有的颜色ღღ。

　　受此启发ღღ，我们想到ღღ，是否对于任意一个给定的准则ღღ，也存在着一个对应的 “概念空间” 及其基？如果能在这个空间中找到一组基ღღ，那么我们只需要将原始表征投影到该空间上ღღ，理论上就能获得在该准则下更具表现力和判别性的特征ღღ。

　　找到给定准则对应的基ღღ，这听起来有些困难ღღ。但没关系ღღ，我们不需要很准确地找到ღღ，只需要接近它就好ღღ。

　　基于这个想法ღღ，论文提出了一种即插即用的条件表征学习方法ღღ。如图 2 所示ღღ，给定准则（例如 “颜色”）ღღ，CRL 首先让大语言模型 LLM 生成该准则相关的描述文本（例如 “红色”ღღ，“蓝色” 和 “绿色” 等）ღღ。随后ღღ，CRL 将由 VLM 得到的通用图片表征ღღ，投影到由描述文本张成的空间中ღღ，得到该准则下的条件表征ღღ。该表征在指定的准则下表达更充分ღღ，并且具有更优的可解释性ღღ，能有效适应下游定制化任务ღღ。

　　图 2ღღ：所提出的条件表征学习（CRL）的总体框架ღღ。图中以通用表征空间（准则为隐式的 “形状”）转换到 “颜色” 准则空间为例ღღ。

　　直白地说ღღ，只需要将对齐的图片和文本表征ღღ，做个矩阵乘法就好了ღღ，甚至不需要训练ღღ。复现难度约等于ღღ：

　　分类和检索任务是衡量表征学习性能的两个经典下游任务ღღ。论文在两个分类任务（少样本分类ღღ、聚类）和两个检索任务（相似度检索ღღ、服装检索）上进行了充分的实验验证ღღ，部分实验结果如下ღღ：

　　从上述结果中可以看出ღღ， CRL 可以作为一个即插即用的模块S货你是不是欠C了有肉ღღ，与现有多模态方法相结合ღღ，在不同准则下ღღ，其得到的条件表征在下游任务中都取得了比原表征更加优异的表现ღღ，性能甚至超过了对应领域的专用方法ღღ。更多实验可参见论文ღღ。

　　与传统的表征学习只得到单一的通用表征不同ღღ，本文提出了条件表征学习ღღ，通过获取指定准则下的文本基ღღ，并将图像表征投影到该文本基张成的空间中ღღ，即可得到该准则下表现力更强的条件表征ღღ，以更好地适应各种下游任务ღღ。

　　除了培养弟子和建设仙门外ღღ，游戏还包含了炼丹ღღ、炼器ღღ、仙田等多种修仙玩法ღღ，让玩家体验到修仙的方方面面ღღ。

　　游戏内置丰富的社交系统ღღ，玩家可以与其他玩家组成联盟ღღ，共同对抗强敌ღღ，体验多人合作的乐趣ღღ，增加了游戏的可玩性和趣味性ღღ。

　　1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示ღღ，现在休赛期购买投资时ღღ，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示