浙大老师并没有第一时间回答，而是重新翻到了论文的对应页面，看了一会儿才朝着周昀点了点头，眼里满是对周昀的欣赏：“我没问题了。”
此时，车伟强也放下了手里的笔，朝周昀笑了笑：“周昀同学，你的论文写得非常扎实，理论深度就算是我都有些自愧不如，
不过你能否解释一下关于你在多模态融合中提到的Schr?dinger桥框架，在高维嵌入中，你如何处理SB路径优化的非凸性问题以保证收敛？”
旁听学生中有车伟强的学生，当他们看到老师脸上的笑容时，心中浮现出三个字——科幻片！
入学一两年以来，他们从来没见过车伟强在他们面前笑过。
果然，人和人之间的差距有时候比人和狗都大。
“没问题。”周昀微微点头，拿笔开始在白板写下公式：“Schr?dinger桥（SB）通过最小化相对熵求解从视觉模态μ到语言模态ν的最优随机路径：
SB(μ，ν)=inf_{P:P_0=μ，P_1=ν}KL(P||Q)，其中Q是布朗运动参考路径，
为了融入时间序列对齐，我将动态时间规整（DTW）引入SB框架，构建时间依赖的传输计划。
......
推导上，SB的密度满足Fokker-Pnck方程：?p_t/?t=-(1/2)Δp_t-div(p_tv_t)，其中v_t是最优速度场......”
车伟强听后，点了点头：“所以，你是用DTW给SB加了个时间对齐的先验，相当于在路径上加了个正则项，强制X和Y同步？就像是用动态规划把时间轴拉直。”
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