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标准贝叶斯优化通过高斯过程代理模型和采集函数指导评估点选择，在超过约20维时效果迅速退化
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7/21/2026
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Unverified扩散模型步数越多理论上结果越精细，但耗时也成比例增长，20步是速度与质量的经典平衡点73% similarUnverified在收敛型任务上，模型达到一定规模后存在明显的性能饱和现象，参数量或训练数据的继续增加对准确率的边际贡献快速衰减72% similarUnverified该方案选用小而快的检索模型，重建索引不到一秒，属于选择速度而非完美的权衡67% similarUnverified扩散模型训练更稳定、生成多样性更好，但推理速度慢（通常需要数百步采样），DDIM、一致性模型等加速方法正在缓解这一问题67% similarUnverified测量速度快（预测式约20秒出结果）但预测值与实测值可能存在偏差，追求高精度建议继续夹满5分钟以上获取实测值66% similar
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