[CLS 01 · 学习信号、表示与迁移](/course/notebooks/fb4365d604974dd19df492cb22516e44.html)

# 扩大数据与模型以后，能否把训练完成也影响方法设计
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主线阅读与优先实验

标签供给、文本目标接口、视图/队列/MAE图与表示迁移证据

扩大数据与模型以后，能否把训练完成也影响方法设计。第三讲先把资源问题连到两项具体取舍：MoCo 复用近期 key，MAE 让昂贵编码器只看可见块。

[训练目标也在分配计算](/course/blocks/objective-and-compute-interface.html)解释这层接口。梯度归并、分片与通信的算例已集中到[第六讲：训练目标与资源账本](https://deepnote.com/project/2ff4b87b-2904-4b9c-b9e9-bdbd72962691/notebook/e2c2fce2f81b40d59356bfe7a63361b0?utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_content=e2c2fce2f81b40d59356bfe7a63361b0&utm_term=get_notebook)。接下来继续问：同一幅图的两种观察，怎样构成一个可学习的训练题？