预训练和微调是深度学习的标准，但预训练数据中的标签噪声可能影响模型泛化。研究发现，轻微噪声有利于域内性能但损害域外性能。本文提出NMTune方法，通过对齐特征空间减少噪声影响，提升泛化能力。实验验证了该方法在视觉和语言模型上的有效性，强调了学习噪声模型的重要性。

预测通常会影响预测目标，称为表现性。在机器学习中，表现性在经济学、金融学和社会科学中很重要。表现性预测产生了自然均衡概念和优化挑战。学习和操纵是表现性预测中的两种机制。未来的方向包括表现性对抗算法系统。

本文介绍了一种基于 Transformer 的 VQ-VAE 模型，用于逆扩散过程中的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过了现有技术，尤其对于复杂的文本描述。