本周为减量周，计划跑32英里，实际完成40英里。最后一次长跑速度平稳，调整为晨跑以适应比赛。训练周期回顾发现目标设定过于激进导致受伤。AI预测完赛时间在2:48到3:15之间，乐观估计为2:53-2:57。希望保持健康，顺利完成比赛。

本研究提出了一种新的解耦设计的扩散变换器（DDT），有效解决了训练周期和推理步骤过长的问题。实验结果显示，随着模型规模的增加，编码器性能显著提升，DDT-XL/2在ImageNet上达到了最先进的FID值，并加快了推理速度。

本研究提出了一种用于CTR预测的增量学习框架，并在Taboola推荐服务中展示了其有效性。该方法可以快速捕捉新兴趋势，并保留过去的知识，实现更快的训练和部署周期，证明了一致的RPM增长和新引入项目的CTR显著增加。