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主持人：我介绍了对比学习在AI识别中的应用，它通过拉近“朋友”（正样本）和推远“陌生人”（负样本）来实现。但是，我发现这种简单粗暴的方法存在问题，过度推远“陌生人”会导致数据分布不均匀，甚至损害“朋友”之间的关系。这就像在一个派对上，为了和朋友抱团，把所有不认识的人都推到墙角，结果整个派对的布局变得非常奇怪。而且，我观察到AI在小批量学习时，更容易出现这种问题，因为每次只关注一小撮人，会倾向于把他们推得特别远，导致整个“陌生人”群体的距离极度不均匀。为了解决这个问题，我引用了一篇论文，它提出了增加“和谐条款”的解决方案，即在推远“陌生人”时，要尽量保持他们之间大致相同的安全距离。实验证明，这个方法能显著提升AI的最终表现。最后，我总结说，无论是AI学习还是人类处事，都需要理解系统内部的平衡和权衡，追求一个目标时，可能会在不经意间损害另一个目标，高手在于能洞察到这种潜在的冲突，并设计出更精妙的规则去化解它。
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