：有点意思，先看看怎么个事。
“这个选题倒是有点意思啊？”一位坐在后排的老师点了点头，“很大胆的选题，看题目应该是偏理论研究。”
“是啊，很久没看到过这样的毕业论文了，不愧是研一就能发neurips还能申请提前毕业的学生。”
还没开始讲，几位老师就小声讨论了一下，不过很快他们就停止了讨论，因为周昀开始了他的报告。
“我的研究主要是多模态的语义对齐与融合，主要的想法是将多模态特征分布视为概率测度，
利用ot框架实现对齐，具体包括分层ot来处理数据簇结构，以及ot变体来适应高维嵌入的性质。
为了方便理解，我会模拟两类数据的对齐过程，分别是：视觉μ和语言ν。
以下是其的基本原理.......
然后，在对其阶段，我将视觉μ和语言ν分布建模为经验测度，通过kantorovich双对偶形式求解wasserstein距离：
w(μ，ν)= sup_{f，g: f(x)+ g(y)≤ c(x，y)}∫ f dμ+∫ g dν，
其中c(x，y)=||x-y||^2/2对应brenier势的梯度映射
......”
大多数人一开始还能跟的上，因为没有涉及到什么具体的数学公式，都是一些思路，
就像你在学微积分的时候，老师一开始告诉你微积分的主要思想是‘分割求极限’，因为你知道极限是什么，所以听上去多少能领悟一点，
但是一旦老师开始讲到具体的题目的时候，部分学生就开始听不懂了，等更加深入地运用到一些实际问题的时候，就只有少数学生能跟上了。
现在的答辩现场大概就是这么个情况，从原本好好的答辩，变成了周昀在给各位老
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