为什么diffusion做不好表征？diffusion的隐空间为什么长得很像像素空间？
因为生成输出结果的信息量远大于理解的信息量， 换个角度看，理解其实只要求你能够大概的给出轮廓信息， 当我们在说理解的时候我们说的是linear probing之后，可以获得一个好的分类结果， 对于这种分类，我并不需要高频的像素信息， 但是重建是需要的，但为什么MAE能够有一个好的表征呢？ MAE做的不是生成任务 而是恢复任务，所以他其实有足够的容量存储边边角角的细节信息的， 我在mask ratio为80-95%的时候，依然可以恢复好，但是我因为拥有的那5%-15%的信息，他是高频低频完整的信息。 所以我现在需要一个表征，他首先有压缩的抽象信息能够有助于我来probing，但同时他也要有一些信息存储细节信息能够让我来恢复， 一个简单的联合训练，看起来并没有让模型 【512】【512】前512个通道在变成理解表征，后512通道变成生成表征，相反他们是在互相影响的。 这给人一种感觉对于理解我的表征存储方法和对于生成的表征存储方法是不一致的，
diffusion 的默认任务是做好去噪，去噪的本质是从噪声中生成，既能做好生成轮廓也要做好生成细节，
VAE在做的是什么，VAE把这个轮廓和细节的空间一起压缩了，这个空间依然保持了轮廓和细节的信息，但是同样VAE的缺点就是他的语意能力很差， 理论上我应该有一个解耦的表征，这个表征既能【256】 【256】 【256】 第一个纯理解，第二个是生成理解的overlap，第三个是生成的细节信息，在传统的diffusion我们把理解的部分放到了condition的部分，这其实也相当于一种解耦， 这也是为啥diffusion 类的表征任务实际上是在condition层面的做的，SODA（Bottleneck Diffusion Models for Representation Learning）和 RCG （Return of Unconditional Generation: A Self-supervised Representation Generation Method）这两篇paper一体两面，都是讨论了我把conditon 的表征研究明白了，一个表述我可以通过conditon这个媒介来在我的diffusion训练过程顺便获取表征能力，一个是表述是我已经拥有了一个好的表征器，我可以用这个表征器生成无数个embedding，然后用diffusion模拟这个embedding，然后把这个近似embedding作为近似来guide的生成。
而我认为后续的所有工作例如RAE，RCG，LD without VAE 实质上在做的事情就是解耦表征空间，
Repa的，我认为repa其实就是在强迫在降噪前期学会了抽象语意，在后期网络又有空间来学习到如何预测到高频细节信息，我降噪有一个最优求解空间，其中一种就是我说的这种类似于我有一个语意空间和细节生成空间解耦的比较好的，当他们解耦的好他就能做好理解任务。 而LD without VAE是通过残差把DINO特征加上微调的特征（可以理解成细节特征解耦开来）然后对于diffusion来说很好理解，对于probing来说这也还行。 RAE做的事情是我就使用dino但是我中间的降噪空间要尽可能拉到这样让我能够有额外的空间存储这些细节信息。
那么问题来了，为什么文本能同时做好表征和生成？我的理解是文本有足量的hidden space来辅助做决策，并且每一步决策只需要预测下一个token，
如果没有上面这个条件，实际上文本其实也是做不好生成理解统一的，
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第一，假设我们现在有一个非常好的表征的embedding，他的embedding可以做出无敌好的embedding，暂且就叫他是一个1024长度文本的embedding，他在分类上的效果无敌好， 我能否我把它恢复回来，目前答案是不能，John Morris做的实验只是证明了我能凑合的恢复到128维度，而且就算那个128维度我都怀疑他本身是在做检索，我拿到这个embedding之后我把这个embedding和其他的所有文本算相似度找到和我最像的，然后最后做好恢复。这说明理解的embedding天然不是生成的embedding。
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第二，假设我们现在有一个非常好的llm decoder，我们把它最后一步的hidden space拿出来做probe他的效果咋样，答案是还凑合，但是被encoder-only系列吊打，他需要一系列的更改才能好起来，如双向注意力，特定对比学习训练。
这说明最优的生成空间并不是最优理解空间。 而解决方案，其实是注入一个inductive bias，让生成的表征和理解的表征能够有一定的解耦，这个解耦对linear probing是有好的他可以轻松屏蔽掉生成的部分的细节，对生成来说他又能足够的信息量来做生成。 或者我们有一个无敌好的训练方法，让他最后训练出来是符合这个inductive bias的。