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变化自动编码器（VAE）和其他生成模型被广泛用于人工智能中，以合成新数据。但是，当前的方法依赖于无法捕获数据生成的结构化和新兴本质的欧几里得几何假设和统计近似。本文介绍了收敛融合范式（CFP）理论，这是一个新型的几何框架，通过整合尺寸扩展并伴随定性转换来重新定义数据生成。通过修改潜在的空间几何形状以与新兴高维结构相互作用，CFP理论解决了关键挑战，例如可识别性问题和意想不到的伪影，例如大语言模型（LLMS）中的幻觉。CFP理论基于两个关键的概念假设，这些假设重新定义了生成模型如何在数据和算法之间结构关系。通过CFP理论的角度，我们批判性地检查了现有的度量学习方法。cfp理论通过引入时间转换的度量嵌入和结构收敛机制来提高这一观点
生成模型中的一种新型数据生成方法
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