速记口诀GAN 快增强，AR 逐点唱，扩散精但慢，VAE 监控棒，Flow 可逆算概率，五大模型各一篇。

Transformer通过自注意力机制和并行计算，革新了序列建模方式，成为现代深度学习的基石架构。其核心思想——动态捕捉全局依赖，不仅推动了NLP的发展，也启发了计算机视觉、语音处理等领域的创新。后续变体（如稀疏注意力、线性注意力）进一步优化了效率，使其在更广泛场景中发挥作用。

（1）了解图像嵌入的概念和优势。（2）了解图像生成大模型的基本工作流程。（3）了解海内外主流图像生成大模型的基本情况。（4）练习体验海内外主流图像生成大模型。首先要了解图像嵌入是图像的数字表示，它是对图像中内容的语义进行编码的结果。通常，图像嵌入是通过CLIP（contrastive language-image pre-training，对比文本-图像对的预训练）模型计算得到的，CLIP模型使用

在功能方面，豆包和DeepSeek存在多方面的差异，具体如下：

print(f"最长递增路径长度: {result2}")# 预期输出: 7 (路径之一: 1->2->3->4->5->6->7->8)print(f"最长递增路径长度: {result1}")# 预期输出: 4 (路径: 1 -> 2 -> 6 -> 9)directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]# 右，下，左，上。print(f"第 {k3