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第26行： − ④为了增强分布外泛化能力，学者可以生成多样化的数据，模拟不同的测试环境，还可以通过域适应技术（Domain Adaptation），使模型可以适应不同的测试数据分布，还有不变性学习（Invariant Learning）、元学习（Meta Learning）等方法。——添加英文+参考文献 ：已加英文+ − − YMZ：这些词当时是怎么找到的？可以去源头找一下参考文献 − − PLL：kimi助手，找了三篇相关的。 − − − ⑤NIS概述调整为数学问题定义：直接改标题吗？ − − YMZ：是的，那个二级标题。 − − PLL：概述——>数学问题定义，已改。 第46行：
第35行： − + − ⑦NIS因为在历史部分，就有介绍了，所以还是略掉一些比较好：略到什么程度？ − − YMZ：这个是不是还是说神经网络EI计算的部分要略掉。 − − PLL：可能是。 第59行：
第43行： + +
无编辑摘要
这篇应该可以吧？
这篇应该可以吧？
YMZ：可以
PLL：以防后面在用我先放在最后面，最后一版再删。
PLL：以防后面在用我先放在最后面，最后一版再删。
YMZ：这种的你可以建一个飞书文档，专门存这些草稿
PLL：在NIS中，作者将问题转换成一个两阶段的泛函问题，先在给定的尺度下，最小化预测误差，之后，在通过简单迭代找到有效信息最大的宏观尺度。但是，两阶段的方法并不能真正地最大化有效信息，不能得到最好的粗粒化策略和因果涌现，故作者提出了NIS+。——这样呢？
PLL：在NIS中，作者将问题转换成一个两阶段的泛函问题，先在给定的尺度下，最小化预测误差，之后，在通过简单迭代找到有效信息最大的宏观尺度。但是，两阶段的方法并不能真正地最大化有效信息，不能得到最好的粗粒化策略和因果涌现，故作者提出了NIS+。——这样呢？
YMZ：我觉得
⑩图片配上文字说明：有些图片在讲述中讲解的，需要单独在讲一遍吗？就像论文里面配图下面的解释？
⑩图片配上文字说明：有些图片在讲述中讲解的，需要单独在讲一遍吗？就像论文里面配图下面的解释？