CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 在 2021 年发布的“图文理解之王”。它不生成图像，而是把图像和文本映射到同一个语义空间输入文字 → 找最匹配的图片输入图片 → 找最匹配的文字计算图文相似度做 zero-shot 图像分类（不用训练！它让 AI 同时“看懂图”和“读懂文”，还能让它们对话！方法输入是否自动 tokenize

2025年，不会用AI的人，就像2005年不会用电脑的人。你不需要懂Transformer，不需要会写代码——哪个工具能解决你的问题，怎么用它省时间、多赚钱、少加班。

由于遥感图像固有的特性（类间相似性高、类内差异性大），模型解释面临挑战。为了从生成式扩散模型中获得信息量更丰富的数据分布，论文提出通过反事实合成来增强场景多样性。目标：构建一个尽可能接近真实世界分布D_real的训练数据分布D_train。方法：将现有的物体类别与多样化的背景上下文进行组合，创造出在现实中不存在但逻辑上合理的新场景。定义 1 (反事实合成)给定一组源元素，每个Ai代表从不同实例中提

总体而言，本次研究的重要价值在于对社交网络深层次结构和动态的理解，以及为社交网络分析提供的新方法和技术。这些成果不仅丰富了社交网络研究领域的理论和实践，也为社交平台的优化和发展提供了宝贵的参考。化与设计建议基于本研究的发现，可以为社交网络的设计和优化提供科学依据和建议。例如，通过理解用户行为和社区结构，社交平台可以更好地设计算法推荐系统，促进健康的社区生态构建，以及增强用户体验。总体而言，本次研究