MIT 6.7960 L12：表示學習（相似性式）—— 度量學習、對比學習與 InfoNCE
相似性式表示學習不重建輸入，而是直接塑造潛空間的幾何：讓同類表示靠近、異類推遠。InfoNCE 把這件事寫成『在一堆負樣本裡認出正樣本』的分類問題，而 alignment / uniformity 給了它可解釋的評價指標。
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2 篇文章Supervised, Self-Supervised & Weakly Supervised Learning：從比較像素到比較意義
CS230 第二講用三個案例研究推導出 embedding：日夜分類教你怎麼用人當 proxy 決定解析度，喚醒詞偵測教你三小時生出上百萬筆訓練資料，人臉驗證教你設計出第一個 loss function。最後從監督式 triplet 走到自監督 pairs——那一步才是現代模型能吃下數十億張未標註影像的原因。