本研究提出了新的MacDiff模型，解决自监督学习中骨架表示能力不足的问题。实验结果显示，MacDiff在表示学习和生成任务中表现良好，并通过数据增强显著提高了有限标记数据场景下的微调性能。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
