eva剧场版影院上映，哭爽了。 再见了，所有的EVANGELION。

【日报】2025-10-31 今天上课，然后折腾了下小组作业：看人机交互的论文。 西湖大学的朋友今天跟我讨论了一下DINO.txt，感觉还是挺有意思的。他参考DINO.txt的方法试了下，拿CLIP的text encoder加上一个投影层，让它来训练DINOv3的[CLS] token。不知道效果如何，但可玩性很高。讨论的时候我有两个疑问：1、为什么Meta自己训练DINOv3的时候不用ImageBind、CLIP这种的text encoder监督[CLS] token？2、为啥DINO.txt从头开始训练了一个text encoder，而不是使用CLIP的encoder？对于问题一，我感觉可能是和Meta家的长线战略以及DINOv3的定位有关？对于问题二，我怀疑是DINO.txt出的时候VLM架构还没有普及，现在习以为常的“二阶段+投影层”策略在当时还是一个未知领域，他们不敢这么做。当然，以上两个回答都只是我想当然的，也没具体考证过。

【日报】2025-10-30 今天一天课。

【日报】2025-10-29 干了点活、写了点作业。 PPTPPTPPTPPT，全是PPT，小组作业还要开题中期答辩啥的，感觉像是在帮别的所打工。怎么会有这种课，上课放20年前视频，作业是帮老师的研究生干活（大概）。哎，选都选了，就当拓展知识面了，反正到最后应该还是简单机器学习。 点监督RL 在anchor free的fcos上不知怎么回事没复现出来，我直接按原文在Faster RCNN上复现一下吧。为什么我要复现这么老的东西？主要是太久没看到有效果的东西需要有点正向激励，来证明我的代码能力起码是没问题的。否则都不敢写下去了。当然也是积累点经验，里面很多方法还是很有参考价值的。

AI时代如何教学？卜老师确实站在这方面教学最前沿。 不是一刀切的禁止使用、查AI率，而是将AI融入教学中来。教算法，教用神经网络优化算法，教如何让AI寻找算法，教人应该如何用AI设计算法—这才是AI时代学校该做的，这也是这门课正在教的。从用神经网络剪枝np-hard问题，到用强化学习优化矩阵乘法，将AI真正结合进教学底层逻辑，卜老师无疑是做了很多优秀的探索。 开学几次讲话的时候，国科大校长、计算所所长等几位学术大牛也都分别强调了要拥抱AI，接受AI，将AI合理的结合进学术生活中。这门课就是个非常好的例子。