一种新颖的生成模型数据生成方法

变分自编码器（VAEs）及其他生成模型在人工智能中广泛用于合成新数据。然而，当前方法依赖欧几里得几何假设和统计逼近，无法捕捉数据生成的结构性和涌现性。本文引入了「收敛融合范式」（Convergent Fusion Paradigm, CFP）理论，这是一种新颖的几何框架，通过引入维度扩张伴随定性转化来重新定义数据生成。通过修改潜空间的几何结构以与涌现的高维结构相互作用，CFP理论解决了诸如大型语言模型（LLM）中意外误导性 artifacts（幻觉）等关键挑战。CFP理论基于两个关键概念性假设，重新定义了生成模型如何结构化数据与算法之间的关系。从CFP理论的视角出发，我们批判性地审视了现有的度量学习方法。CFP理论通过引入时间反转度量嵌入和结构收敛机制，引领一种更能将数据生成视为结构化认知过程的新颖几何方法。除了计算层面的意义，CFP理论还提供了关于数据生成本体论基础的哲学见解。通过为高维学习动力学提供系统框架，CFP理论为理解AI中数据-关系结构建立了理论基础。最后，CFP理论的未来研究将致力于实现定性转化，引入希尔伯特空间在生成建模中的潜力。