自回归模型随着gpt的出现取得很大的成功，还是有很多工程上的问题并不是很适合使用自回归模型：1）自回归需要的算力太大，满足不了实时性要求：例如在自动驾驶的轨迹预测任务中，如果要用纯自回归的世界模型，耗时太大；2）要求数据天然有时序性：很多图像任务并没有严格的序列生成的要求；这个部分开始用隐变量的方式来进行建模。

我们在前面几个部分涉及到的自回归和vae 模型，往往输出P(x|y)要么是离散的状态，要么是标准分布(正态分布或者是laplace 分布)。但是在很多时候，需要的loss不仅仅只是数据拟合的更好，还需要满足其他约束(例如说平滑性约束等)以下图为例，要重建图片，保证重建的图像和原始图像接近，同时还需要保证yiy_iyi​和yi+1y_{i+1}yi+1​附近的像素接近。模型预测的结果y^\hat{y

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