你帮我弄下CI CD流水线，先是触发Git push，触发Git push之后跑单元测试，然后把镜像推到Docker hub，推到Docker hub，最后部署到k8s集群。

你帮我弄下CI/CD流水线：
1. 触发Git push
2. 跑单元测试
3. 把镜像推到Docker Hub
4. 部署到K8s集群

Question: output中是否存在“单元测试”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“镜像”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“CI CD”规范化成了“CI/CD”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“CI CD”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Docker hub”规范化成了“Docker Hub”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Docker hub”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“k8s”规范化成了“K8s”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“k8s”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将步骤规范化成了带数字序号的列表格式（如“1. 2. 3. 4.”）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在步骤内容
- 不存在步骤内容或规范化结果

clean: 1. 触发Git push\n2. 跑单元测试\n3. 把镜像推到Docker Hub\n4. 部署到K8s集群

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 先是...触发Git push之后...然后把...推到Docker hub，推到Docker hub，最后...

Question: output中是否将“先是触发Git push，触发Git push之后”处理成了“触发Git push”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 先是触发Git push，触发Git push之后, clean: 触发Git push

Question: output中是否将“然后把镜像推到Docker hub，推到Docker hub”处理成了“把镜像推到Docker Hub”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 然后把镜像推到Docker hub，推到Docker hub, clean: 把镜像推到Docker Hub

Question: output中是否将“最后部署到k8s集群”处理成了“部署到K8s集群”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


我那个Docker镜像现在在跑v一点二，啊不对，是v一点五，我想把那个...呃...怎么说呢，把端口映射改成八千零八十二，不对，是八千零八十

我Docker镜像现在在跑v1.5，我想把端口映射改成8080

Question: output中是否存在“端口映射”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“镜像”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“docker”规范化成了首字母大写的“Docker”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“docker”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“v一点五”规范化成了“v1.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“v一点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“八千零八十”规范化成了“8080”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“八千零八十”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“v一点二，啊不对，是v一点五”处理成了“v1.5”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“八千零八十二，不对，是八千零八十”处理成了“8080”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


说白了，我想想啊，这段逻辑逻辑太冗余，帮我把这个 loop 循环，循环改成 map 映射，把时间复杂度降到 O 1。

说白了，这段逻辑太冗余，帮我把这个 loop 循环改成 map 映射，把时间复杂度降到 O(1)。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

我想想啊，逻辑逻辑，循环，循环

Question: output中是否将“O 1”规范化成了“O(1)”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“O 1”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“说白了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“这段逻辑太冗余”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“loop 循环改成 map 映射”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“把时间复杂度降到”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


论文里说要把 learning rate 设成 0.01，不对，是 0.001。我觉得这太保守，咱们能不能...呃...怎么说呢...直接用 C加加 写个 loop，判断 loss 大于等于 0.5 就跳出

论文里说要把 learning rate 设成 0.001。我觉得这太保守，咱们能不能直接用 C++ 写个 loop，判断 loss >= 0.5 就跳出

Question: output中是否将“设成0.01，不对，是0.001”处理成了“设成0.001”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 设成 0.01，不对，是 0.001 | clean: 设成 0.001

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 能不能...呃...怎么说呢...直接 | clean: 能不能直接

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“大于等于”规范化成了“>=”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“大于等于”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“learning rate”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“loop”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“loss”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


说白了，帮我写个 regex，匹配那个长度大于五位，不对，大于八位，且不包含感叹号等于号 这种特殊字符 字符串

说白了，帮我写个regex，匹配长度大于8位，且不包含!=这种特殊字符的字符串

Question: output中是否存在“regex”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“字符串”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“感叹号等于号”规范化成了“!=”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“感叹号等于号”
- 不存在“!=”或“感叹号等于号”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“大于五位，不对，大于八位”处理成了“大于8位”或“大于八位”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有“大于8位”或“大于八位”


哦对了，帮我看看这段C加加代码在干嘛，那个if判断里是不是写成x大于等于五了，不对，应该是感叹号等于零，那个箭头指向哪个member我不清楚。

帮我看看这段C++代码在干嘛，if判断里是不是写成x!=0了，箭头指向哪个member我不清楚。

Question: output中是否将"C加加"规范化成了"C++"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在"C加加"
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将"感叹号等于零"规范化成了"!=0"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在"感叹号等于零"
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将"x大于等于五了，不对，应该是感叹号等于零"处理成了"x!=0"？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "x大于等于五了，不对，应该是感叹号等于零", clean: "x!=0了"

Question: output中是否存在"帮我看看这段代码在干嘛"？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "帮我看看这段C++代码在干嘛"

Question: output中是否存在"箭头指向哪个member我不清楚"？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，如果把这个 API 接口改成 POST，啊不，是 PUT，那我们就能，就是，直接更新数据库里那三千五百条记录吧。

如果把这个API接口改成PUT，那我们就能直接更新数据库里那3500条记录吧。

Question: output中是否存在“API接口”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“直接更新数据库”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 直接更新数据库

Question: output中是否存在“记录”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“三千五百”规范化成了“3500”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三千五百”
- 不存在“3500”或“三千五百”

Question: output中是否将“API”保持为大写字母形式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在小写形式“api”
- 不存在“API”或大小写错误

Question: output中是否将“PUT”保持为大写字母形式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在小写形式“put”
- 不存在“PUT”或大小写错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“POST，啊不，是 PUT”处理成了“PUT”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


嗯，组长说这个接口得覆盖边界值，我觉得我觉得得写个 unit test，就是把输入设成十个，哦不是，设成一百个吧，哈。

组长说这个接口得覆盖边界值，我觉得得写个 unit test，把输入设成100个。

Question: output中是否存在“unit test”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“一百个”规范化成了“100个”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“一百个”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 我觉得我觉得, 哈

Question: output中是否将“把输入设成十个，哦不是，设成一百个吧”处理成了“把输入设成100个”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 把输入设成十个，哦不是，设成一百个吧, clean: 把输入设成100个

Question: output中是否存在“覆盖边界值”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我也不太确定，但是感觉把 batch size 改成 512 之后，训练速度能快 3.5% 左右。

Question: output中是否存在“batch size”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“百分之三点五”规范化成了“3.5%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之三点五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“训练速度能快”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: 训练速度能快, clean: 训练速度能快

Question: output中是否存在“我也不太确定”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: 我也不太确定, clean: 我也不太确定

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 我也不太确定，但是感觉把 batch size 改成 512 之后，训练速度能快 百分之三点五 左右。

Question: output中是否将“我也不太确定”这种不确定的表述进行了删减或重新表述？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 我也不太确定, clean: 我也不太确定


把这个，把这个 Loop, 把 Loop 抽出来, 怎么说, 抽成函数, 你觉得呢？

把Loop抽成函数，你觉得呢？

Question: output中是否存在“抽成函数”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“你觉得呢”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“loop”规范化为首字母大写的“Loop”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“loop”或“Loop”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "把这个，把这个", "怎么说"

Question: output中是否将“把这个，把这个 Loop, 把 Loop 抽出来, 怎么说, 抽成函数”处理成了“把Loop抽成函数”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "把这个，把这个 Loop, 把 Loop 抽出来, 怎么说, 抽成函数", clean: "把Loop抽成函数"


Question: output中是否存在“test”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“C sharp, 哦不是, C加加”处理成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


帮我看看这段C加加代码，看看这段C加加代码在干嘛，然后这里有个指针箭头指向 member 变量，还有这个 double 类型的 threshold 阈值阈值怎么设，另外判断 if 语句里那个不等于零逻辑对不对

帮我看看这段C++代码在干嘛，然后这里有个指针->指向member变量，还有这个double类型的threshold阈值怎么设，另外判断if语句里那个!=0逻辑对不对

Question: output中是否保留了“代码在干嘛”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在“C++”或“C加加”

Question: output中是否将“指针箭头”规范化成了“指针->”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“指针箭头”
- 不存在“指针->”或“指针箭头”

Question: output中是否将“不等于零”规范化成了“!=0”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“不等于零”
- 不存在“!=0”或“不等于零”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 看看这段C加加代码，看看这段C加加代码; 阈值阈值

Question: output中是否保留了“指向member变量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“threshold阈值怎么设”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“if语句里那个逻辑对不对”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: if语句里那个逻辑对不对


哦对了，我想给那个模块加个 cache 机制，就是把所有大于等于五百个元素 列表存到 Redis 里，诶，不对，应该是大于等于五百一十二个，然后用双冒号调用那个 Singleton 类，哈。

我想给那个模块加个 cache 机制，把所有 >= 512 个元素的列表存到 Redis 里，然后用 :: 调用 Singleton 类。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

哦对了, 就是, 诶，不对，应该是, 哈

Question: output中是否将“大于等于五百个元素，诶，不对，应该是大于等于五百一十二个”处理成了“512”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

大于等于五百个元素 列表存到 Redis 里，诶，不对，应该是大于等于五百一十二个 -> >= 512 个元素

Question: output中是否将“大于等于”规范化成了“>=”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“大于等于”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百一十二”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百一十二”
- 不存在这个词或规范化结果

五百一十二 -> 512

Question: output中是否将“双冒号”规范化成了“::”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“双冒号”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“给那个模块加个 cache 机制”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

我想给那个模块加个 cache 机制

Question: output中是否存在“列表存到 Redis 里”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

列表存到 Redis 里

Question: output中是否存在“调用 Singleton 类”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


对了，帮我 check 一下那个 deployment 配置，我觉得我觉得那个内存限制设得太低，得把 memory limit 调高点。那个值设成四 G…不对，八 G…等等错了，是十六 G！话说咱们那个…要是把…怎么说呢…如果把 C plus plus 编译器版本换成十四号的话，会不会导致 binary 兼容性问题？你检查检查这个版本，检查检查一下环境变量里有没有那个 Path 路径。

帮我check一下deployment配置，我觉得内存限制设得太低，得把memory limit调高点。那个值设成16G！如果把C++编译器版本换成14的话，会不会导致binary兼容性问题？你检查一下环境变量里有没有Path路径。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

对了、我觉得我觉得、检查检查

Question: output中是否将“四 G…不对，八 G…等等错了，是十六 G”处理成了“16G”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

那个值设成四 G…不对，八 G…等等错了，是十六 G！ -> 那个值设成16G！

Question: output中是否将“话说咱们那个…要是把…怎么说呢…如果把”处理成了“如果把”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

话说咱们那个…要是把…怎么说呢…如果把 -> 如果把

Question: output中是否将“你检查检查这个版本，检查检查一下”处理成了“你检查一下”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

你检查检查这个版本，检查检查一下 -> 你检查一下

Question: output中是否将“十六 G”规范化成了“16G”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“十六 G”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“C plus plus”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C plus plus”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“十四号”规范化成了“14”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“十四号”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“deployment配置”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“memory limit”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“binary兼容性问题”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“环境变量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“Path”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


老大说要把那个接口改成C井号，哦不是，是C加加，我觉得那个…怎么说呢…如果用双冒号来调用，可能性能会更好。

老大说要把接口改成C++，我觉得如果用::来调用，可能性能会更好。

Question: output中是否保留了“老大说要把接口改成”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

oral: 老大说要把那个接口改成; clean: 老大说要把接口改成

Question: output中是否将“C井号，哦不是，是C加加”处理成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“双冒号”规范化成了“::”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“双冒号”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否保留了“可能性能会更好”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

oral: 可能性能会更好; clean: 可能性能会更好


嗯，我想用 Redis 缓存，不对，应该用 Memcached 比较快，怎么说呢，这个 latency 在十毫秒以内，能到道，性能得提升百分之二十吧。

我想用 Memcached 比较快，latency 在 10毫秒 以内，性能得提升 百分之二十 吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“我想用 Redis 缓存，不对，应该用 Memcached”处理成了“我想用 Memcached”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "我想用 Redis 缓存，不对，应该用 Memcached", clean: "我想用 Memcached"

Question: output中是否将“十毫秒”规范化成了“10毫秒”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“十毫秒”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“latency”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“性能得提升”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，我也不太确定，但是感觉这个指针指针指向不对，怎么说呢，感觉应该用双冒号双冒号去调用，诶，可能得改一下吧。

我也不太确定，但感觉这个指针指向不对，感觉应该用::去调用，可能得改一下吧。

Question: output中是否保留了"我也不太确定"？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了"指针指向不对"？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了"可能得改一下"？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将"双冒号双冒号"规范化成了"::"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在"双冒号双冒号"
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "嗯"、"怎么说呢"、"诶"、"指针指针"、"双冒号双冒号"


嗯，帮我写个API，写个API接口，参数要是大于等于十，不对，大于等于二十，就是用C加加实现吧。

帮我写个API接口，参数要>=20，用C++实现吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯，帮我写个API，写个API接口

Question: output中是否将“大于等于十，不对，大于等于二十”处理成了“大于等于二十”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

参数要是大于等于十，不对，大于等于二十

Question: output中是否将“大于等于二十”规范化成了“>=20”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“大于等于二十”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“帮我写个API接口”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“实现吧”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，如果这个 cluster 节点数设成三，不对，五的话，那咱们就... 怎么说呢... 咱们就能实现高可用，实现高可用就到道了吧。

如果这个 cluster 节点数设成 5 的话，咱们就能实现高可用，实现高可用就达到了吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯，怎么说呢，咱们就...咱们就

Question: output中是否将“三，不对，五”处理成了“5”或“五”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“五”规范化成了“5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“cluster”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“高可用”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“达到了”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


老大，我觉得这个内存泄漏内存泄漏应该在那个…怎么说呢…如果检查一下 cache 缓存的话，应该是五百兆…不对，是八百兆，赶紧看看那个内存内存泄漏再到哪儿触发的。

老大，我觉得这个内存泄漏应该检查一下cache缓存的话，应该是800MB，赶紧看看内存泄漏是在哪儿触发的。

Question: output中是否存在“老大”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“内存泄漏”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“cache缓存”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“触发”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“八百兆”规范化成了“800MB”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“八百兆”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“五百兆…不对，是八百兆”处理成了“800MB”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "内存泄漏内存泄漏", "那个…怎么说呢…", "内存内存泄漏"


老王，我觉得我觉得用 Redis 缓存，缓存这个方案比较快，然后那个...要是把...怎么说呢...如果把 TTL 设为 三百秒，不对，是 六百秒，这样压力压力会小点。

老王，我觉得用 Redis 缓存这个方案比较快，如果把 TTL 设为 600 秒，这样压力会小点。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

我觉得我觉得, 缓存，缓存, 然后那个...要是把...怎么说呢..., 压力压力

Question: output中是否将“三百秒，不对，是 六百秒”处理成了“600 秒”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

三百秒，不对，是 六百秒 -> 600 秒

Question: output中是否将“六百秒”规范化成了“600 秒”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“六百秒”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“老王”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“我觉得”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“用 Redis 缓存”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“方案比较快”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“TTL”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“设为”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“压力会小点”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，不是让我去知乎搜那个，其实是我想听Adele，不对，我想听邓紫棋在Discord上播的白噪音吧，怎么说呢，帮我放三分钟的。

不是让我去知乎搜，其实是我想听邓紫棋在Discord上播的白噪音，帮我放3分钟的。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "嗯", "那个", "吧", "怎么说呢" -> clean: 无

Question: output中是否将“我想听Adele，不对，我想听邓紫棋”处理成了“我想听邓紫棋”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "我想听Adele，不对，我想听邓紫棋" -> clean: "我想听邓紫棋"

Question: output中是否将“三分钟”规范化成了“3分钟”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三分钟”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否保留了“知乎”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "不是让我去知乎搜"

Question: output中是否保留了“邓紫棋”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“Discord”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“白噪音”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


嗯，用Redis存...我想想啊，其实直接走MySQL可能更好，还有就是判断那个status不等于零得写清楚，另外再把C加加的版本号升到v一点零吧，诶，就是要把索引优化好呀。

其实直接走MySQL可能更好，判断status!=0得写清楚，另外把C++的版本号升到v1.0吧，要把索引优化好。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“用Redis存...我想想啊，其实直接走MySQL可能更好”处理成了“其实直接走MySQL可能更好”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "用Redis存...我想想啊，其实直接走MySQL可能更好", clean: "其实直接走MySQL可能更好"

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“status不等于零”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“C加加”规范化成了“C++”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“C加加”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“v一点零”规范化成了“v1.0”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“v一点零”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“把索引优化好”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“得写清楚”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“版本号”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


帮我搜搜，与其看蔡依林，蔡依林，不如看哔哩哔哩，哔哩哔哩，比Zara更时尚 电影，不对，比Zara更时尚 纪录片。

帮我搜搜，与其看蔡依林，不如看哔哩哔哩，比Zara更时尚纪录片。

Question: output中是否存在“不如看哔哩哔哩”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将专有名词规范化成了首字母大写的“Zara”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Zara”或“zara”等
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

蔡依林，蔡依林 / 哔哩哔哩，哔哩哔哩

Question: output中是否将“比Zara更时尚 电影，不对，比Zara更时尚 纪录片”处理成了“比Zara更时尚纪录片”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

比Zara更时尚 电影，不对，比Zara更时尚 纪录片 -> 比Zara更时尚纪录片


嗯，帮我看看这段代码在干嘛，就是，诶，我想想啊，帮我分析下这个 pointer 后面接双冒号作用域得逻辑，应该在这一块吧？

帮我看看这段代码在干嘛，帮我分析下这个 pointer 后面接 :: 的逻辑，应该在这一块吧？

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯，就是，诶，我想想啊

Question: output中是否将“双冒号”规范化成了“::”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“双冒号”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否保留了“帮我看看这段代码在干嘛”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 帮我看看这段代码在干嘛

Question: output中是否保留了“pointer”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“应该在这一块吧”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 应该在这一块吧


哦对了，帮我给蔡依林发个微信，就说，就说我想买台 Tesla Model 3，诶，我想买买台 Tesla Model 3，颜色要白色哈。

帮我给蔡依林发个微信，就说我想买台 Tesla Model 3，颜色要白色哈。

Question: output中是否存在“给蔡依林发个微信”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 帮我给蔡依林发个微信

Question: output中是否存在“颜色要白色”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 颜色要白色哈

Question: output中是否将“Tesla Model 3”规范化成了“Tesla Model 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Tesla Model 3”或类似读法
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 哦对了，就说，就说，诶，买买台

Question: output中是否将“就说，就说”和“我想买台，诶，我想买买台”处理成了“就说我想买台”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 就说，就说我想买台...诶，我想买买台; clean: 就说我想买台


我现在这个 query 慢得离谱，就是那个……我想把 index 重新建一遍，要是让 status 不等于零，再……不对，应该是在 where 子句里加个作用域限制，你觉得这样能把 latency 降下来吗？

我现在这个 query 慢得离谱，我想把 index 重新建一遍，应该是在 where 子句里加个 :: 限制，你觉得这样能把 latency 降下来吗？

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否去除了“要是让 status 不等于零，再……不对，”这段重新表述的过程？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

要是让 status 不等于零，再……不对，

Question: output中是否将“作用域”规范化成了“::”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“作用域”
- 不存在这个词或规范化结果

作用域限制 -> :: 限制

Question: output中是否存在“我现在这个”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“query 慢得离谱”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“把 index 重新建一遍”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

把 index 重新建一遍

Question: output中是否存在“在 where 子句里”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“你觉得这样能”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“把 latency 降下来”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


小助手，嗯，帮我写个 data migration 脚本，把 MySQL 那个表迁移到 PostgreSQL，我想想啊，字段要把 varchar 改成 text，不对，其实是得对齐那个 schema，诶，还有两个索引要删掉，不对不对，是加一个 unique constraint，就是，那个二零二四年十月一号之前的数据不用搬，总之你帮我弄个 python 脚本吧。

小助手，帮我写个 data migration 脚本，把 MySQL 表迁移到 PostgreSQL。字段得对齐 schema，加一个 unique constraint。2024年10月1日之前的数据不用搬，总之你帮我弄个 Python 脚本吧。

Question: output中是否存在“data migration 脚本”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“MySQL 表”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“PostgreSQL”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“对齐 schema”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“unique constraint”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“之前的数据不用搬”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“二零二四年十月一号”规范化成了“2024年10月1日”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“二零二四年十月一号”
- 不存在“2024年10月1日”或“二零二四年十月一号”

Question: output中是否将“python”规范化成了“Python”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“python”
- 不存在“Python”或“python”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 嗯, 我想想啊, 不对, 诶, 不对不对, 就是

Question: output中是否将“字段要把 varchar 改成 text，不对，其实是得对齐那个 schema”处理成了“字段得对齐 schema”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 字段要把 varchar 改成 text，不对，其实是得对齐那个 schema, clean: 字段得对齐 schema

Question: output中是否将“还有两个索引要删掉，不对不对，是加一个 unique constraint”处理成了“加一个 unique constraint”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 还有两个索引要删掉，不对不对，是加一个 unique constraint, clean: 加一个 unique constraint


诶，不是让我订盒马鲜生，就是提醒我半个小时后开会哈。我想想啊，开会地点在百胜餐饮，哦不是，在Tesla Model 3展厅吧。

不是让我订盒马鲜生，是提醒我30分钟后开会哈。开会地点在Tesla Model 3展厅吧。

Question: output中是否保留了“订盒马鲜生”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 不是让我订盒马鲜生

Question: output中是否保留了“开会”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 是提醒我30分钟后开会哈

Question: output中是否将“半个小时”规范化成了“30分钟”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“半个小时”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将相关专有名词规范化成了“Tesla Model 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Tesla Model 3”或类似读音
- 不存在这个词或规范化结果

oral: Tesla Model 3, clean: Tesla Model 3

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶, 我想想啊, 哦不是

Question: output中是否将“就是提醒我”处理成了“是提醒我”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“百胜餐饮，哦不是，在Tesla Model 3展厅”处理成了“Tesla Model 3展厅”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百胜餐饮，哦不是，在Tesla Model 3展厅, clean: Tesla Model 3展厅


诶，帮我把空调打开，就是，我想想啊，刚才在外面拍 GoPro Hero 12 拍太久，热得像在海底捞里坐着一样吧。

帮我把空调打开，刚才在外面拍 GoPro Hero 12 拍太久，热得像在海底捞里坐着一样吧。

Question: output中是否保留了“帮我把空调打开”？

Choices:
- 完整或等价保留了该语义单元
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 帮我把空调打开

Question: output中是否保留了“拍太久”？

Choices:
- 完整或等价保留了该语义单元
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“热得像在海底捞里坐着一样”？

Choices:
- 完整或等价保留了该语义单元
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 热得像在海底捞里坐着一样吧

Question: output中是否将相机型号规范化成了“GoPro Hero 12”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“gopro hero 十二”等原始说法
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，就是，我想想啊


嗯，我最近在看 Kindle Paperwhite，还买了 Lululemon，就是 Lululemon 衣服，诶，我想听听听 Louis Vuitton 那个播客，播客最新一期帮我放一下吧。

我最近在看 Kindle Paperwhite，还买了 Lululemon 衣服，我想听 Louis Vuitton 那个播客，最新一期帮我放一下吧。

Question: output中是否将“kindle paperwhite”规范化成了“Kindle Paperwhite”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“kindle paperwhite”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "Kindle Paperwhite", clean: "Kindle Paperwhite"

Question: output中是否将“lululemon”规范化成了“Lululemon”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“lululemon”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“louis vuitton”规范化成了“Louis Vuitton”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“louis vuitton”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "Louis Vuitton", clean: "Louis Vuitton"

Question: output中是否存在“最近在看”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“买衣服”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“听播客”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“最新一期”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "最新一期帮我放一下吧"

Question: output中是否存在“放一下”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“Lululemon，就是 Lululemon 衣服”处理成了“Lululemon 衣服”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "Lululemon，就是 Lululemon 衣服", clean: "Lululemon 衣服"


诶，我想把闹钟定在明天早上六点…不对，七点…等等错了，是八点！就是我想想啊，全家全家早点开门，我得赶紧买个早餐，然后听首Billie Eilish，你觉得呢吧？

我想把闹钟定在明天早上8:00，全家早点开门，我得赶紧买个早餐，然后听首Billie Eilish，你觉得呢？

Question: output中是否将“六点…不对，七点…等等错了，是八点！”处理成了“八点”？

Choices:
- 进行了相同处理，保留了最终结果并删除了纠错过程
- 删除了纠错过程但最终结果不完整
- 仍保留了纠错过程
- output中没有相关话语

oral: 六点…不对，七点…等等错了，是八点！ -> clean: 8:00

Question: output中是否将“八点”规范化成了“8:00”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“八点”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶 / 就是我想想啊 / 全家全家 / 吧

Question: output中是否存在“Billie Eilish”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“全家早点开门”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 全家早点开门

Question: output中是否存在“买个早餐”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


诶，搜一下那个DJI Mini 四 Pro，不对，我想找 宜家 拍 那个 MacBook Air 广告电影吧。

搜一下宜家拍的MacBook Air广告电影吧。

Question: output中是否存在“宜家”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“广告电影”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“MacBook Air”规范化为正确的大小写形式“MacBook Air”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“DJI Mini 四 Pro，不对，我想找”处理成了“宜家”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: DJI Mini 四 Pro，不对，我想找 宜家; clean: 宜家


诶，快帮我把空调打开，就是我想想啊，刚才在京东买 Billie Eilish 联名款，还有 Decathlon 运动服，跑了太久，现在热死我了，吧。

快帮我把空调打开，刚才在京东买 Billie Eilish 联名款，还有 Decathlon 运动服，跑了太久，现在热死我了。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，就是我想想啊，吧；clean: 无

Question: output中是否保留了首字母大写的“Billie Eilish”？

Choices:
- 保留了首字母大写的“Billie Eilish”
- 保留了该词但未首字母大写或全小写
- 不存在该词或拼写错误

oral: Billie Eilish；clean: Billie Eilish

Question: output中是否保留了首字母大写的“Decathlon”？

Choices:
- 保留了首字母大写的“Decathlon”
- 保留了该词但未首字母大写或全小写
- 不存在该词或拼写错误

Question: output中是否保留了“快帮我把空调打开”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 快帮我把空调打开

Question: output中是否保留了“刚才在京东买”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 刚才在京东买

Question: output中是否保留了“联名款”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“运动服”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“跑了太久”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“现在热死我了”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 现在热死我了


诶，如果我想在抖音搜刘若英，啊不对，是盒马鲜生，那能告诉我 lululemon 怎么拼吗？

如果我想在抖音搜盒马鲜生，那能告诉我 lululemon 怎么拼吗？

Question: output中是否存在“抖音”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 如果我想在抖音搜盒马鲜生

Question: output中是否将“lululemon”规范化成了“lululemon”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“lululemon”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，如果我想在抖音搜刘若英，啊不对，是盒马鲜生

Question: output中是否将“刘若英，啊不对，是盒马鲜生”处理成了“盒马鲜生”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 搜刘若英，啊不对，是盒马鲜生；clean: 搜盒马鲜生


如果明天早上七点半，啊不对，七点能起来，那我就能先用 Dyson V15 把地吸一遍，帮我定个七点闹钟。

如果明天早上7:00能起来，那我就能先用 Dyson V15 把地吸一遍，帮我定个7:00闹钟。

Question: output中是否将“七点半，啊不对，七点”处理成了“七点”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“七点”规范化成了“7:00”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“七点”
- 不存在“七点”或“7:00”

Question: output中是否将“Dyson V15”规范化成了“Dyson V15”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Dyson V15”或类似读音
- 不存在“Dyson V15”或类似读音

Question: output中是否存在“把地吸一遍”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“定个闹钟”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在


张杰，帮我算下Justin Bieber在Slack发的那个，把3500元换成20%，得多少钱？

Question: output中是否保留了“张杰”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“Justin Bieber”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“Slack”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“得多少钱”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“三千五百块”规范化成了“3500元”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三千五百块”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“百分之二十”规范化成了“20%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之二十”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 张杰，帮我算下Justin Bieber在Slack发得那个，把三千五百块换成百分之十五，啊不对，百分之二十，得多少钱？

Question: output中是否将“百分之十五，啊不对，百分之二十”处理成了“20%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 百分之十五，啊不对，百分之二十, clean: 20%


不是让我播 Adele, 啊不对, 播 Netflix, 帮我把空调打开

播 Netflix，帮我把空调打开

Question: output中是否将“不是让我播 Adele, 啊不对, 播 Netflix”处理成了“播 Netflix”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 不是让我播 Adele, 啊不对, 播 Netflix; clean: 播 Netflix

Question: output中是否将“Netflix”保持了首字母大写？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 存在“netflix”或“NETFLIX”等未规范大小写的形式
- 不存在“Netflix”

Question: output中是否存在“把空调打开”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

oral: 帮我把空调打开; clean: 帮我把空调打开


诶，与其听Justin Bieber新歌，不如看看Amazon的新闻，就是说Xiaomi 14 Ultra比Dyson V15更值得关注吧，我想想啊，帮我播报到今天的摘要哈。

与其听Justin Bieber新歌，不如看看Amazon的新闻，Xiaomi 14 Ultra比Dyson V15更值得关注吧，帮我播报到今天的摘要哈。

Question: output中是否保留了“听Justin Bieber新歌”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“看看Amazon的新闻”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“Xiaomi 14 Ultra比Dyson V15更值得关注”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“播报到今天的摘要”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 帮我播报到今天的摘要哈

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在


我待会儿得去趟盒马鲜生，帮我搜附近三公里内，啊不对，五公里内加油站

我待会儿得去趟盒马鲜生，帮我搜附近5公里内加油站

Question: output中是否存在“盒马鲜生”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“加油站”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“五公里”规范化成了“5公里”？

Choices:
- 规范化成了“5公里”
- 没有进行规范化但存在“五公里”
- 不存在“5公里”或“五公里”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“三公里内，啊不对，五公里内”处理成了“5公里内”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 三公里内，啊不对，五公里内, clean: 5公里内


诶，帮我开下空调，温度调到二十六度，不对，二十四度，然后播放播放 Ariana Grande 的歌，就是，另外帮我连接 AirPods Pro 吧。

帮我开下空调，温度调到24度，然后播放 Ariana Grande 的歌，另外帮我连接 AirPods Pro 吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“二十六度，不对，二十四度”处理成了“二十四度”或“24度”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "温度调到二十六度，不对，二十四度", clean: "温度调到24度"

Question: output中是否将“二十四度”规范化成了“24度”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“二十四度”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否保留了“帮我开下空调”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“然后播放”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“Ariana Grande”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“另外帮我连接”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“AirPods Pro”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


哦对了，帮我算算算算，一个路易威登包包三万六千块，换成特斯拉 Model 3 多少辆 Model 3，换成多少辆

对了，帮我算算，一个路易威登包包36000元，换成特斯拉 Model 3 是多少辆？

Question: output中是否存在“路易威登包包”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 一个路易威登包包

Question: output中是否存在“算算”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“换成”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“三万六千块”规范化成了“36000元”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三万六千块”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“model 3”规范化成了“Model 3”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“model 3”或类似读法
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 哦, 算算算算, 多少辆...换成多少辆

Question: output中是否将“多少辆 Model 3，换成多少辆”处理成了“是多少辆”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


诶，如果把闲鱼把闲鱼卖给Amazon的话，那我们是不是就能用TikTok买FamilyMart的东西呀，怎么说呢，张惠妹也会在上面直播吗？

如果把闲鱼卖给Amazon的话，那我们是不是就能用TikTok买FamilyMart的东西呀，张惠妹也会在上面直播吗？

Question: output中是否存在“闲鱼卖给Amazon”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“用TikTok买FamilyMart的东西”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“张惠妹也会在上面直播”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 张惠妹也会在上面直播吗

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，如果把闲鱼把闲鱼...怎么说呢


我朋友说 Bruno Mars 好像比 Billie Eilish 大很多，我觉得不对，帮我查下 Bruno Mars 今年几岁，再查下他 Instagram 资料，不对，查 Adele 的资料。

我朋友说 Bruno Mars 好像比 Billie Eilish 大很多，我觉得不对，帮我查下 Bruno Mars 今年几岁，再查下 Adele 的资料。

Question: output中是否存在“大很多”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“今年几岁”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“Bruno Mars”保持了首字母大写？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 没有保持首字母大写但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否将“Billie Eilish”保持了首字母大写？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 没有保持首字母大写但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否将“Instagram”保持了首字母大写？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 没有保持首字母大写但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否将“Adele”保持了首字母大写？

Choices:
- 保持了首字母大写
- 没有保持首字母大写但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

口语词、犹豫词、重复词、插入语

Question: output中是否将“再查下他 Instagram 资料，不对，查 Adele 的资料”处理成了“再查下 Adele 的资料”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

再查下他 Instagram 资料，不对，查 Adele 的资料 -> 再查下 Adele 的资料


小助手，搜搜附近加油站，搜搜附近的加油站，我要买个TikTok，啊不对，是Nintendo Switch，还有个GoPro Hero 12，快点帮我找找找找加油站。

小助手，搜搜附近的加油站，我要买个Nintendo Switch，还有个GoPro Hero 12，快点帮我找找加油站。

Question: output中是否存在“小助手”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“搜搜附近的加油站”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 搜搜附近的加油站

Question: output中是否存在“快点帮我找找加油站”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 快点帮我找找加油站

Question: output中是否将“Nintendo Switch”以正确的大小写专有名词格式输出？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“GoPro Hero 12”以正确的大小写和数字专有名词格式输出？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在该词
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“我要买个TikTok，啊不对，是Nintendo Switch”处理成了“我要买个Nintendo Switch”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 我要买个TikTok，啊不对，是Nintendo Switch | clean: 我要买个Nintendo Switch

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 搜搜附近加油站，搜搜附近的加油站 / 找找找找


诶，Justin Bieber 现在的资料说他二十岁，不对，应该说他现在二十一岁吧，就是，你觉得他这个年纪成名太早吗？

Justin Bieber 现在的资料说他21岁，你觉得他这个年纪成名太早吗？

Question: output中是否存在“成名太早”？

Choices:
- 有(1)
- 没有这个词或只有一部分(0)
- 和这个词含义相反(-1)

Question: output中是否存在“资料”？

Choices:
- 有(1)
- 没有这个词或只有一部分(0)
- 和这个词含义相反(-1)

Question: output中是否存在“他这个年纪”？

Choices:
- 有(1)
- 没有这个词或只有一部分(0)
- 和这个词含义相反(-1)

Question: output中是否将“Justin Bieber”保持了首字母大写的格式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化(1)
- 没有进行规范化但存在“justin bieber”或“Justin Bieber”(0)
- 不存在“Justin Bieber”或大小写错误(-1)

oral: Justin Bieber, clean: Justin Bieber

Question: output中是否将“二十一岁”规范化成了“21岁”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化(1)
- 没有进行规范化但存在“二十一岁”(0)
- 不存在“21岁”或“二十一岁”(-1)

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在(2)
- 仍存在(0)

Question: output中是否将“二十岁，不对，应该说他现在二十一岁吧”处理成了“21岁”？

Choices:
- 进行了相同处理(2)
- 去除了解释性语句但没保留最终结果(1)
- 没有去除(0)
- output中没有相关话语(-1)

oral: 二十岁，不对，应该说他现在二十一岁吧, clean: 21岁


哦对了，帮我播播，播放一下Billie Eilish，啊不对，是Justin Bieber那个播客，那个播客最新一期，我想想，怎么说，直接播最新的那一集就行

帮我播放Justin Bieber播客最新一期，直接播最新的那一集就行

Question: output中是否保留了“播客最新一期”或“最新的那一集”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 播客最新一期，直接播最新的那一集就行

Question: output中是否将“Justin Bieber”进行了合理的大小写规范化（即首字母大写）？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“justin bieber”等未规范形式
- 不存在这个词或规范化结果错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 哦对了, 播播, 我想想, 怎么说

Question: output中是否将“Billie Eilish，啊不对，是Justin Bieber”处理成了“Justin Bieber”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Billie Eilish，啊不对，是Justin Bieber / clean: Justin Bieber

Question: output中是否保留了“直接播”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 直接播最新的那一集就行


嗯，我也不太确定，但是感觉感觉客厅灯光调到百分之五十吧，我想想啊，要把林俊杰全家GoPro Hero 12拍 Amazon百度网盘备份，调调到百分之五十。

我也不太确定，但是感觉客厅灯光调到50%吧，要把林俊杰全家GoPro Hero 12拍的Amazon百度网盘备份，调到50%。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

嗯, 感觉感觉, 我想想啊, 调调到

Question: output中是否将“百分之五十”规范化成了“50%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“百分之五十”
- 不存在这个词或规范化结果

百分之五十 -> 50%

Question: output中是否将“GoPro Hero 12”保持了正确的大小写格式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“gopro hero 12”等
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否将“Amazon”保持了正确的大小写格式？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“amazon”等
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否存在“客厅灯光”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“林俊杰全家”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“拍的”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“百度网盘备份”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


诶，李荣浩不是那个唱特斯拉 Model 3 广告歌吧，就是，他其实是写歌才子，查下他今年三十九岁，啊不对，四十岁，还有具体资料。

李荣浩不是唱特斯拉 Model 3 广告歌吧，他其实是写歌才子，查下他今年40岁，还有具体资料。

Question: output中是否保留了“写歌才子”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 他其实是写歌才子

Question: output中是否保留了“特斯拉 Model 3”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“广告歌”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“四十岁”规范化成了“40岁”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“四十岁”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“三十九岁，啊不对，四十岁”处理成了“四十岁”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


帮我设个十分钟计时器，我想查查用 Xiaomi 14 Ultra 拍 Tesla Model 3 效果怎么样，哦不是，是用 Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样，要在知乎上看看。

帮我设个10分钟计时器，我想查查用 Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样，要在知乎上看看。

Question: output中是否将“十分钟”规范化成了“10分钟”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“十分钟”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Xiaomi 14 Ultra 拍 Tesla Model 3 效果怎么样，哦不是，是用 Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样”处理成了“Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "Xiaomi 14 Ultra 拍 Tesla Model 3 效果怎么样，哦不是，是用 Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样", clean: "Sony WH-1000XM5 录音效果怎么样"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否存在“知乎”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“录音效果”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“计时器”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


诶，如果我想听听刘若英，啊不对，是Charlie Puth，就是听听Charlie Puth的话，那我们就能睡着吧。

如果我想听Charlie Puth的话，那我们就能睡着吧。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“刘若英，啊不对，是Charlie Puth”处理成了“Charlie Puth”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“Charlie Puth”保留为首字母大写的“Charlie Puth”？

Choices:
- 保留了正确的大小写格式
- 没有保留正确的大小写格式但存在该词
- 不存在该词

Question: output中是否存在“听”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“睡着”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


给李宇春发微信，说匹克那个，不对，给陈粒发微信，帮我关闭洗衣机并把声音调小。

给陈粒发微信，帮我关闭洗衣机并把声音调小。

Question: output中是否存在“给陈粒发微信”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 给陈粒发微信

Question: output中是否存在“关闭洗衣机”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“把声音调小”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 说匹克那个，不对

Question: output中是否将“给李宇春发微信，说匹克那个，不对，给陈粒发微信”处理成了“给陈粒发微信”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 给李宇春发微信，说匹克那个，不对，给陈粒发微信; clean: 给陈粒发微信


诶，帮我搜搜毛不易，就是他演的那个电影，啊不，是演的金铲铲之战广告，我想用Xiaomi 14 Pro投屏看，因为 Firefox 浏览器打不开吧。

帮我搜搜毛不易演的金铲铲之战广告，我想用Xiaomi 14 Pro投屏看，因为Firefox浏览器打不开。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“他演的那个电影，啊不，是演的”处理成了“演的”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

就是他演的那个电影，啊不，是演的 -> 演的

Question: output中是否将“Xiaomi 14 Pro”规范化成了“Xiaomi 14 Pro”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Xiaomi 14 Pro”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Firefox”规范化成了“Firefox”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Firefox”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“搜搜毛不易”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“金铲铲之战广告”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“投屏”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“浏览器打不开”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


诶，帮我给林俊杰发个微信，就说我今天不能去逛ZARA了，嗯，因为我得赶紧回去看看智能门锁关锁没，而且我刚买的那个OnePlus Open，怎么说呢，我想想啊，是打算拿它试一下香奈儿新出那个APP，啊不对，是买香奈儿新出那个包，吧。

帮我给林俊杰发个微信，就说我今天不能去逛ZARA了，因为我得赶紧回去看看智能门锁关锁没，而且我刚买的OnePlus Open，打算拿它买香奈儿新出那个包。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，...嗯，...怎么说呢，我想想啊，...啊不对，...吧。

Question: output中是否将“试一下香奈儿新出那个APP，啊不对，是买香奈儿新出那个包”处理成了“买香奈儿新出那个包”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 是打算拿它试一下香奈儿新出那个APP，啊不对，是买香奈儿新出那个包。clean: 打算拿它买香奈儿新出那个包。

Question: output中是否将“ZARA”规范化成了大写字母“ZARA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ZARA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“OnePlus Open”规范化成了首字母大写的“OnePlus Open”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“OnePlus Open”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 刚买的那个OnePlus Open。clean: 刚买的OnePlus Open。

Question: output中是否保留了“林俊杰”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 帮我给林俊杰发个微信

Question: output中是否保留了“微信”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 帮我给林俊杰发个微信

Question: output中是否保留了“智能门锁”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 回去看看智能门锁关锁没

Question: output中是否保留了“关锁没”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 回去看看智能门锁关锁没


诶，帮我查查Troye Sivan资料，我想知道他比Justin Bieber更出名吗，怎么说呢，与其看他现在开蔚来汽车，不如看看他以前代言爱马仕，不对，是代言巴奴毛肚火锅，他现在是不是二十九岁，啊不，三十一岁，帮我确认下。

帮我查查Troye Sivan资料，我想知道他比Justin Bieber更出名吗，与其看他现在开蔚来汽车，不如看看他以前代言巴奴毛肚火锅，他现在是不是31岁，帮我确认下。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“troye sivan”或类似发音规范化成了首字母大写的“Troye Sivan”？

Choices:
- 保留了目标规范化结果“Troye Sivan”
- 仍保留原始说法或没规范化但存在该词
- 缺失或规范化错误

Question: output中是否将“justin bieber”或类似发音规范化成了首字母大写的“Justin Bieber”？

Choices:
- 保留了目标规范化结果“Justin Bieber”
- 仍保留原始说法或没规范化但存在该词
- 缺失或规范化错误

Question: output中是否将“三十一岁”规范化成了“31岁”？

Choices:
- 保留了目标规范化结果“31岁”
- 仍保留原始说法“三十一岁”但没规范化
- 缺失或规范化错误

Question: output中是否将“代言爱马仕，不对，是代言巴奴毛肚火锅”处理成了“代言巴奴毛肚火锅”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

代言爱马仕，不对，是代言巴奴毛肚火锅 -> 代言巴奴毛肚火锅

Question: output中是否将“二十九岁，啊不，三十一岁”处理成了“31岁”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

二十九岁，啊不，三十一岁 -> 31岁

Question: output中是否存在“蔚来汽车”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“更出名”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“查查资料”或“查资料”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“确认下”或“确认一下”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


我把电磁炉关闭关闭，想去山姆会员店买个特步，买个特步，你觉得怎么着？

我把电磁炉关闭，想去山姆会员店买个特步，你觉得怎么着？

Question: output中是否存在“电磁炉”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 我把电磁炉关闭

Question: output中是否存在“山姆会员店”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 想去山姆会员店

Question: output中是否存在“特步”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“你觉得怎么着”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 你觉得怎么着

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 关闭关闭，买个特步，买个特步


诶，先切换下一首陈奕迅，然后…帮我搜，不对，找附近加油站，最后把Li Auto L7静音电视吧。

先切换下一首陈奕迅，然后找附近加油站，最后把Li Auto L7静音电视吧。

Question: output中是否保留了“切换下一首陈奕迅”？

Choices:
- 完整保留或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 先切换下一首陈奕迅

Question: output中是否保留了“找附近加油站”？

Choices:
- 完整保留或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: 然后找附近加油站

Question: output中是否保留了“Li Auto L7”？

Choices:
- 完整保留或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“静音电视”？

Choices:
- 完整保留或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，先切换下一首...

Question: output中是否将“帮我搜，不对，找”处理成了“找”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 然后…帮我搜，不对，找附近加油站; clean: 然后找附近加油站


小爱，名创优品那个，MINISO 成立几年了？不对，是问名创优品这个公司，二零一七年成立是不是？

小爱，名创优品这个公司，2017年成立是不是？

Question: output中是否存在“小爱”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“名创优品”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“这个公司”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“成立”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“是不是”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“二零一七年”规范化成了“2017年”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“二零一七年”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“名创优品那个，MINISO 成立几年了？不对”处理成了“名创优品这个公司”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 名创优品那个，MINISO 成立几年了？不对，是问名创优品这个公司, clean: 名创优品这个公司


帮我放个白噪音，就是我想想啊，不是那个，放个像在汉庭酒店或者万宁药店那种安静环境下适合睡觉的，不对，直接播个米哈游风格的轻音乐吧，声音调到三十二

帮我放个米哈游风格的轻音乐吧，声音调到32

Question: output中是否存在“米哈游风格的轻音乐”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 米哈游风格的轻音乐

Question: output中是否将“三十二”规范化成了“32”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“三十二”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 就是我想想啊，不是那个 | oral: 不对

Question: output中是否将“帮我放个白噪音...不对”处理成了“米哈游风格的轻音乐”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 帮我放个白噪音...不对，直接播个米哈游风格的轻音乐吧 | clean: 帮我放个米哈游风格的轻音乐吧


我想听听赵雷，赵雷，不对，听听Photoshop播客最新一期

我想听听Photoshop播客最新一期

Question: output中是否存在“我想听听”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“播客”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“最新一期”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将播客名称写成了“Photoshop”？

Choices:
- 写成了“Photoshop”
- 写成了“photoshop”或其他大小写形式
- 不存在该词

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 赵雷，赵雷，不对

Question: output中是否将“赵雷，赵雷，不对，听听”处理成了“Photoshop”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 赵雷，赵雷，不对，听听Photoshop / clean: Photoshop


我想问Xiaomi Vacuum Mop 2怎么拼，还有李玉刚设定烤箱温度180度怎么写，薛之谦名字怎么拼。

Question: output中是否去除了“不是申通那个拼写”这一否定/纠错过程，直接以“我想问”开头？

Choices:
- 进行了相同处理，去除了否定过程并直接以“我想问”开头
- 去除了否定过程，但没有保留“我想问”或后续内容不完整
- 仍保留了“不是申通那个拼写”等否定/纠错过程
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“Xiaomi Vacuum Mop 2”规范化为正确的大小写和数字格式“Xiaomi Vacuum Mop 2”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化，输出为“Xiaomi Vacuum Mop 2”
- 没有进行规范化，仍保留原始读音或错误的大小写/数字格式
- 不存在该词或规范化结果完全错误

Question: output中是否将“180度”规范化为“180度”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化，输出为“180度”
- 没有进行规范化，仍保留“一百八十度”等原始说法
- 不存在该词或规范化结果错误

Question: output中是否存在“李玉刚设定烤箱温度”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 李玉刚设定烤箱温度

Question: output中是否存在“薛之谦名字怎么拼”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 薛之谦名字怎么拼

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 不是申通那个拼写，我想问 Xiaomi Vacuum Mop 2 怎么拼，还有李玉刚设定烤箱温度 180度 怎么写，薛之谦名字怎么拼。


如果我现在开着Li Auto L7在去富士山路上，那帮我播首Halsey，啊不对，播首富士山下的歌，顺便用京东到家点杯喜茶。

如果我现在开着Li Auto L7在去富士山路上，那帮我播首富士山下的歌，顺便用京东到家点杯喜茶。

Question: output中是否将"Li Auto L7"保持了正确的大小写格式？

Choices:
- 保持了正确的大小写格式
- 存在该词但没有保持正确的大小写格式
- 不存在该词

Question: output中是否存在"富士山"？

Choices:
- 有，或存在读音相同的其他写法
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean中的"去富士山路上"

Question: output中是否存在"富士山下"？

Choices:
- 有，或存在读音相同的其他写法
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean中的"播首富士山下的歌"

Question: output中是否存在"京东到家"？

Choices:
- 有，或存在读音相同的其他写法
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean中的"用京东到家点杯喜茶"

Question: output中是否存在"喜茶"？

Choices:
- 有，或存在读音相同的其他写法
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将"Halsey，啊不对，播首富士山下的歌"处理成了"播首富士山下的歌"？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral中的"播首Halsey，啊不对，播首富士山下的歌"，clean中的"播首富士山下的歌"


哦对了，帮我设定设定提醒，半小时后开会，诶，帮我关掉雷神，啊不对，是关闭电风扇，我想想，开会开会时间记得提醒我哈。

帮我设定提醒，30分钟后开会，帮我关闭电风扇，开会时间记得提醒我哈。

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

哦对了, 设定设定, 诶, 我想想, 开会开会

Question: output中是否将“半小时后”规范化成了“30分钟后”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“半小时后”
- 不存在这个词或规范化结果

半小时后 -> 30分钟后

Question: output中是否将“关掉雷神，啊不对，是关闭电风扇”处理成了“关闭电风扇”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

关掉雷神，啊不对，是关闭电风扇 -> 关闭电风扇

Question: output中是否存在“设定提醒”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“开会”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“记得提醒我哈”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


小爱，设个十分钟，啊不，五分钟计时器哈，再帮我查查空气质量。

小爱，设个5分钟计时器，再帮我查查空气质量。

Question: output中是否存在“小爱”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“计时器”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“空气质量”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“五分钟”规范化成了“5分钟”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五分钟”
- 不存在“五分钟”或“5分钟”

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“十分钟，啊不，五分钟”处理成了“五分钟”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

十分钟，啊不，五分钟 -> 五分钟


帮我关闭电风扇，诶，我想想啊，林俊杰林俊杰，比李宇春更...唔，与其搜李宇春，不如比比林俊杰 Mariah Carey 谁唱功更强吧。

帮我关闭电风扇。与其搜李宇春，不如比比林俊杰和Mariah Carey谁唱功更强吧。

Question: output中是否存在“关闭电风扇”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 帮我关闭电风扇。

Question: output中是否将“Mariah Carey”规范化为了“Mariah Carey”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Mariah Carey”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 诶，我想想啊，林俊杰林俊杰，比李宇春更...唔

Question: output中是否将“林俊杰林俊杰，比李宇春更...唔，与其搜李宇春”处理成了“与其搜李宇春”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 林俊杰林俊杰，比李宇春更...唔，与其搜李宇春, clean: 与其搜李宇春

Question: output中是否存在“搜李宇春”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 与其搜李宇春

Question: output中是否存在“唱功更强”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 谁唱功更强吧。


先播赵雷，然后播五月天，不对，播苏打绿，最后放个Marshmello。

先播赵雷，然后播苏打绿，最后放个Marshmello。

Question: output中是否存在“赵雷”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“苏打绿”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 然后播苏打绿

Question: output中是否将“Marshmello”规范化为首字母大写的“Marshmello”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“marshmello”或“Marshmello”
- 不存在这个词或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 先播赵雷，然后播五月天，不对，播苏打绿，最后放个Marshmello。

Question: output中是否将“五月天，不对，播苏打绿”处理成了“苏打绿”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 然后播五月天，不对，播苏打绿 | clean: 然后播苏打绿


诶，不是要打开电饭煲，就是帮我找个凑凑火锅附近停车场，我想想啊，离那儿五百米以内吧。

帮我找个凑凑火锅附近停车场，离那儿500米以内吧。

Question: output中是否存在“凑凑火锅”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“附近停车场”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“离那儿”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“以内”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“五百米”规范化成了“500米”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“五百米”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“不是要打开电饭煲，就是帮我找个凑凑火锅附近停车场”处理成了“帮我找个凑凑火锅附近停车场”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 不是要打开电饭煲，就是帮我找个凑凑火锅附近停车场, clean: 帮我找个凑凑火锅附近停车场


Reviewer says... says the learning rate is too high. But we... wait... we we tuned it... tuned it across ten ten different seeds... actually it is optimal.

Reviewer says the learning rate is too high. But we tuned it across 10 different seeds; actually it is optimal.

Question: output中是否存在“the learning rate is too high”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“actually it is optimal”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“ten”规范化成了“10”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: says... says, we... wait... we we, tuned it... tuned it, ten ten


So looking at the results, the FID score is actually quite low, which is good, but we need to double check if it's statistically significant. Also, I'm seeing some weird spikes in perplexity when we run Qwen-two, and then we really need a proper evaluation of reward hacking in RLHF pipelines to see if the model is just gaming the metric. Plus, we should probably use BERT for some baseline semantic analysis just to be safe.

So looking at the results, the FID score is actually quite low, which is good, but we need to double check if it's statistically significant. Also, I'm seeing some weird spikes in perplexity when we run Qwen2, and then we really need a proper evaluation of reward hacking in RLHF pipelines to see if the model is just gaming the metric. Plus, we should probably use BERT for some baseline semantic analysis just to be safe.

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Qwen-two”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“FID score”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“statistically significant”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“perplexity”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“reward hacking”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“RLHF pipelines”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“gaming the metric”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“BERT”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“baseline semantic analysis”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral中无口语词、犹豫词、重复词、插入语


So if we look at long-context retrieval in needle-in-a-haystack, we might... well, maybe we should first consider the scaling laws for mixture of experts, specifically referencing Hoffmann et al. twenty twenty-two. I mean, if we apply those same principles to... actually, let's pivot to mixture of experts load balancing strategies. We know BERT handles local context well, but for MoE we need to ensure the router isn't just hitting one expert. If we scale it to, say, eight experts, the... the efficiency might drop if we don't fix the load balancing first.

So if we look at long-context retrieval in needle-in-a-haystack, maybe we should first consider the scaling laws for mixture of experts, specifically referencing Hoffmann et al. 2022. Let's pivot to mixture of experts load balancing strategies. We know BERT handles local context well, but for MoE we need to ensure the router isn't just hitting one expert. If we scale it to, say, 8 experts, the efficiency might drop if we don't fix the load balancing first.

Question: output中是否保留了“long-context retrieval in needle-in-a-haystack”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "long-context retrieval in needle-in-a-haystack"

Question: output中是否保留了“scaling laws for mixture of experts”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "scaling laws for mixture of experts"

Question: output中是否保留了“mixture of experts load balancing strategies”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "mixture of experts load balancing strategies"

Question: output中是否保留了“router isn't just hitting one expert”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: "router isn't just hitting one expert"

Question: output中是否将“twenty twenty-two”规范化成了“2022”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“twenty twenty-two”
- 不存在“2022”或规范化错误

oral: "twenty twenty-two", clean: "2022"

Question: output中是否将“eight experts”中的“eight”规范化成了“8”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“eight”
- 不存在“8”或规范化错误

oral: "eight experts", clean: "8 experts"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "we might... well,", "I mean,", "actually,", "the... the"

Question: output中是否将“we might... well, maybe we should”处理成了“maybe we should”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "we might... well, maybe we should", clean: "maybe we should"

Question: output中是否将“if we apply those same principles to... actually, let's pivot to”处理成了“Let's pivot to”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "if we apply those same principles to... actually, let's pivot to", clean: "Let's pivot to"


Thanks for the talk. I was thinking about the sparse attention mechanism efficiency, like, specifically how Gemini one point five handles long contexts. I wonder if multi-token prediction for autoregressive models, multi-token prediction could actually offset some of that overhead. Also, regarding the learning rate, I think we saw a drop at ten percent... oh no, it was twelve point five percent in the baseline. I'm curious if applying similar logic to diffusion model sampling efficiency, sampling efficiency would yield similar gains. What's your take on that?

Thanks for the talk. I was thinking about the sparse attention mechanism efficiency, specifically how Gemini 1.5 handles long contexts. I wonder if multi-token prediction for autoregressive models could actually offset some of that overhead. Also, regarding the learning rate, I think we saw a drop at 12.5% in the baseline. I'm curious if applying similar logic to diffusion model sampling efficiency would yield similar gains. What's your take on that?

Question: output中是否存在“sparse attention mechanism efficiency”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“Gemini one point five”规范化成了“Gemini 1.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Gemini one point five”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

like, multi-token prediction... multi-token prediction, sampling efficiency... sampling efficiency

Question: output中是否将“ten percent... oh no, it was twelve point five percent”处理成了“12.5%”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

ten percent... oh no, it was twelve point five percent -> 12.5%

Question: output中是否存在“multi-token prediction”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


So uh I was thinking maybe we apply this to... uh... Qwen... Qwen-one... no sorry, Qwen-two... wait that's wrong, it's Qwen-two point five! Basically, it's more like a memory optimization trick than a full architectural change. Like, we could use gradient checkpointing for billion parameter models to fit the batch, right? But instead of standard ViT, we focus on the attention layers. I'm worried about the... uh... perplexity. It might be... four point two... no, four point five... wait, I got it wrong, it's four point eight! If we can push that down, it'd be huge.

I was thinking maybe we apply this to Qwen-2.5! It's more like a memory optimization trick than a full architectural change. We could use gradient checkpointing for billion parameter models to fit the batch, right? But instead of standard ViT, we focus on the attention layers. I'm worried about the perplexity. It might be 4.8! If we can push that down, it'd be huge.

Question: output中是否将“Qwen-two point five”规范化成了“Qwen-2.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Qwen-two point five”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "Qwen-two point five", clean: "Qwen-2.5"

Question: output中是否将“four point eight”规范化成了“4.8”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“four point eight”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“Qwen... Qwen-one... no sorry, Qwen-two... wait that's wrong, it's Qwen-two point five”处理成了“Qwen-2.5”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "Qwen... Qwen-one... no sorry, Qwen-two... wait that's wrong, it's Qwen-two point five!", clean: "Qwen-2.5!"

Question: output中是否将“four point two... no, four point five... wait, I got it wrong, it's four point eight”处理成了“4.8”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "four point two... no, four point five... wait, I got it wrong, it's four point eight!", clean: "4.8!"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "So uh", "uh...", "Like", clean: 无

Question: output中是否存在“memory optimization trick”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“full architectural change”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“gradient checkpointing”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“billion parameter models”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“fit the batch”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“standard ViT”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“attention layers”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“perplexity”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“push that down”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Thanks for talk. I wonder if the latent space, the latent space is more like a manifold projection than a linear mapping, a linear mapping of the five hundred twenty eight dimensions? Just wondering if that holds.

Thanks for the talk. I wonder if the latent space is more like a manifold projection than a linear mapping of the 528 dimensions? Just wondering if that holds.

Question: output中是否保留了“manifold projection”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“linear mapping”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“latent space”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“five hundred twenty eight”规范化成了“528”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twenty eight”
- 不存在该词或规范化错误

oral: five hundred twenty eight; clean: 528

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: the latent space, the latent space; a linear mapping, a linear mapping


So for the multimodal part, I was thinking about... uh... we could apply parameter efficient fine tuning for multi modal, but... wait, actually, if we just use LORA on the vision encoder it might be better. Now, looking at the weight tying, we see some instability. The... uh... the quantization error in four bit weight matrices is basically... it's like... let me rephrase... it's causing a significant drift in the latent space. This hits the FID score pretty hard, like, it jumped by twelve point five points. And if we check the FLOPS, it's down to about two point one teraflops, so it's efficient, but the quality trade off is... well, it's not ideal.

So for the multimodal part, I was thinking we could apply parameter efficient fine tuning for multi modal, but if we just use LoRA on the vision encoder it might be better. Now, looking at the weight tying, we see some instability. The quantization error in 4-bit weight matrices is causing a significant drift in the latent space. This hits the FID score pretty hard, it jumped by 12.5 points. And if we check the FLOPS, it's down to about 2.1 teraflops, so it's efficient, but the quality trade off is not ideal.

Question: output中是否存在“parameter efficient fine tuning”？

Choices:
- 存在
- 不存在或只有一部分
- 含义相反

clean: apply parameter efficient fine tuning

Question: output中是否存在“vision encoder”？

Choices:
- 存在
- 不存在或只有一部分
- 含义相反

Question: output中是否存在“weight tying”？

Choices:
- 存在
- 不存在或只有一部分
- 含义相反

Question: output中是否存在“latent space”？

Choices:
- 存在
- 不存在或只有一部分
- 含义相反

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在该词或规范化结果错误

Question: output中是否将“four bit”规范化成了“4-bit”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“four bit”
- 不存在该词或规范化结果错误

Question: output中是否将“twelve point five”规范化成了“12.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“twelve point five”
- 不存在该词或规范化结果错误

Question: output中是否将“two point one”规范化成了“2.1”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two point one”
- 不存在该词或规范化结果错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“but... wait, actually, if we just use”处理成了“but if we just use”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: but... wait, actually, if we just use, clean: but if we just use

Question: output中是否将“is basically... it's like... let me rephrase... it's causing”处理成了“is causing”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: is basically... it's like... let me rephrase... it's causing, clean: is causing


So, the... the... the ablation on the LORA rank shows... uh... a two point four percent drop, which is... is... is basically negligible. Do you think that's significant?

The ablation on the LoRA rank shows a 2.4% drop, which is negligible. Do you think that's significant?

Question: output中是否保留了“ablation”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "The ablation on the LoRA rank..."

Question: output中是否保留了“drop”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“rank”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“significant”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: "Do you think that's significant?"

Question: output中是否将“LORA”规范化成了“LoRA”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“LORA”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“two point four percent”规范化成了“2.4%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two point four percent”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "two point four percent", clean: "2.4%"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "So, the... the... the", "uh", "is... is... is"

Question: output中是否将“So, the... the... the”处理成了“The”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "So, the... the... the", clean: "The"

Question: output中是否将“is basically negligible”处理成了“is negligible”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "is basically negligible", clean: "is negligible"


So for the setup we are using a five hundred twelve gigabyte V one hundred GPU cluster and we set the learning rate to three point five percent though actually we might... let me rephrase that we are utilizing a dynamic scheduler to stabilize the gradient flow during the first ten epochs.

For the setup, we are using a 512GB V100 GPU cluster and we are utilizing a dynamic scheduler to stabilize the gradient flow during the first 10 epochs.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

So, though actually we might... let me rephrase that

Question: output中是否将“five hundred twelve gigabyte”规范化成了“512GB”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve gigabyte”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“V one hundred”规范化成了“V100”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“V one hundred”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“we set the learning rate to three point five percent though actually we might... let me rephrase that we are utilizing a dynamic scheduler”处理成了“we are utilizing a dynamic scheduler”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

we set the learning rate to three point five percent though actually we might... let me rephrase that we are utilizing a dynamic scheduler -> we are utilizing a dynamic scheduler

Question: output中是否存在“utilizing a dynamic scheduler”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“stabilize the gradient flow”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“ten epochs”规范化成了“10 epochs”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten epochs”
- 不存在这个词或规范化结果


So uh regarding the methodology we basically looked at algorithmic alignment via constitutional ai but we wanted to see how... I mean... if we could isolate the impact of quantization on emergent abilities. We ran this on Claude three point four... oh no, Claude three point five and we noticed that the latency spikes were actually consistent with some of the early observations in Sutskever et al. twenty twelve... no wait, twenty fourteen. So basically the compression doesn't seem to kill the reasoning but it does... uh... it kind of shifts the activation patterns. Does that sound reasonable to you or do you think we need more benchmarks?

Regarding the methodology, we looked at algorithmic alignment via Constitutional AI, but we wanted to see if we could isolate the impact of quantization on emergent abilities. We ran this on Claude 3.5 and we noticed that the latency spikes were consistent with some of the early observations in Sutskever et al. 2014. The compression doesn't seem to kill the reasoning, but it shifts the activation patterns. Does that sound reasonable to you or do you think we need more benchmarks?

Question: output中是否保留了“algorithmic alignment”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: algorithmic alignment; oral: algorithmic alignment

Question: output中是否保留了“impact of quantization on emergent abilities”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: impact of quantization on emergent abilities; oral: impact of quantization on emergent abilities

Question: output中是否保留了“latency spikes”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: latency spikes; oral: latency spikes

Question: output中是否保留了“compression doesn't seem to kill the reasoning”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: compression doesn't seem to kill the reasoning; oral: compression doesn't seem to kill the reasoning

Question: output中是否保留了“shifts the activation patterns”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: shifts the activation patterns; oral: shifts the activation patterns

Question: output中是否保留了“need more benchmarks”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: need more benchmarks; oral: need more benchmarks

Question: output中是否将“constitutional ai”规范化成了“Constitutional AI”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“constitutional ai”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: Constitutional AI; oral: constitutional ai

Question: output中是否将“Claude three point five”规范化成了“Claude 3.5”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“Claude three point five”
- 不存在这个词或规范化结果

clean: Claude 3.5; oral: Claude three point five

Question: output中是否将“twenty fourteen”规范化成了“2014”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“twenty fourteen”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: So uh, how... I mean... if, oh no, no wait, uh... it kind of

Question: output中是否将“Claude three point four... oh no, Claude three point five”处理成了“Claude 3.5”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Claude three point four... oh no, Claude three point five; clean: Claude 3.5

Question: output中是否将“twenty twelve... no wait, twenty fourteen”处理成了“2014”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: twenty twelve... no wait, twenty fourteen; clean: 2014


Dr. Sarah, I wonder if the loss function, the loss function you used for the multi-head attention, maybe it could overfit when sample size is only two hundred forty eight, or I mean, it might be, it might be too sensitive to outliers, so I was wondering if applying a weight decay of zero point zero one might actually stabilize the gradient, you know, in a more robust way?

Dr. Sarah, I wonder if the loss function you used for the multi-head attention maybe it could overfit when sample size is only 248, or it might be too sensitive to outliers, so I was wondering if applying a weight decay of 0.01 might actually stabilize the gradient in a more robust way?

Question: output中是否保留了“multi-head attention”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“overfit”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“sensitive to outliers”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“stabilize the gradient”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“two hundred forty eight”规范化成了“248”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two hundred forty eight”
- 不存在该词或规范化结果

oral: "two hundred forty eight", clean: "248"

Question: output中是否将“zero point zero one”规范化成了“0.01”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“zero point zero one”
- 不存在该词或规范化结果

oral: "zero point zero one", clean: "0.01"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: "the loss function, the loss function", "I mean", "it might be, it might be", "you know"

Question: output中是否将“the loss function, the loss function”处理成了“the loss function”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "the loss function, the loss function", clean: "the loss function"

Question: output中是否将“or I mean, it might be, it might be”处理成了“or it might be”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "or I mean, it might be, it might be", clean: "or it might be"


So how do we handle the latent space? Well, we use... I mean, we employ a VAE with five hundred twelve dimensions, just to... uh, ensure the manifold is... is stable in the new domain.

So how do we handle the latent space? Well, we employ a VAE with 512 dimensions, just to ensure the manifold is stable in the new domain.

Question: output中是否存在“handle the latent space”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“five hundred twelve”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“use... I mean, we employ”处理成了“employ”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语


Aha! So look, contrastive learning basically pulls positive pairs together and pushes negatives apart, like, you take a batch of five hundred twelve samples and use a contrastive loss, wait, I mean a InfoNCE loss, to maximize similarity, just... basically mapping them to a hypersphere where the distance is, well, minimized for similar images, right?

Contrastive learning pulls positive pairs together and pushes negatives apart. You take a batch of 512 samples and use an InfoNCE loss to maximize similarity, mapping them to a hypersphere where the distance is minimized for similar images, right?

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: Aha! So look, like, wait, I mean, just... basically, well

Question: output中是否将“five hundred twelve”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“a contrastive loss, wait, I mean a InfoNCE loss”处理成了“an InfoNCE loss”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: use a contrastive loss, wait, I mean a InfoNCE loss, clean: use an InfoNCE loss

Question: output中是否存在“pulls positive pairs together and pushes negatives apart”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: pulls positive pairs together and pushes negatives apart

Question: output中是否存在“mapping them to a hypersphere”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


So I think we should switch to the FID score for this baseline, uh, because the current accuracy... wait, maybe better to say, it just doesn't capture the distribution shift we saw in those five hundred twenty samples, and if we look at the lons of the loss curve, it's clear that the model is just... uh... overfiting on the training set, so we need something more robust to evaluate the generative quality.

I think we should switch to the FID score for this baseline, because it just doesn't capture the distribution shift we saw in those 520 samples, and if we look at the logs of the loss curve, it's clear that the model is just overfitting on the training set, so we need something more robust to evaluate the generative quality.

Question: output中是否保留了“FID score”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“distribution shift”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“logs”（或发音相近的词）？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“overfitting”（或发音相近的词）？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“loss curve”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否保留了“generative quality”？

Choices:
- 完整保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“five hundred twenty”规范化成了“520”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twenty”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“the current accuracy... wait, maybe better to say, it just doesn't”处理成了“it just doesn't”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: the current accuracy... wait, maybe better to say, it just doesn't, clean: it just doesn't


I m not totally sure but I think l...learning rate is too high. The l...loss just... it just plateaus at zero point zero five. Maybe we should try a b...batch size of two hundred fifty six instead?

I'm not totally sure, but I think learning rate is too high. The loss just plateaus at 0.05. Maybe we should try a batch size of 256 instead?

Question: output中是否存在“learning rate”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“batch size”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“too high”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“zero point zero five”规范化成了“0.05”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“zero point zero five”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“two hundred fifty six”规范化成了“256”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“two hundred fifty six”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

l...learning, l...loss just... it just, b...batch

Question: output中是否将“loss just... it just plateaus”处理成了“loss just plateaus”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

loss just... it just plateaus -> loss just plateaus


So I checked the loss curves and it looks like we have some serious gradient vanishing, maybe maybe maybe because the learning rate is too high, like maybe ten to the minus four, or uh, maybe the weight initialization is just off. I tried reducing batch size to one hundred twenty eight but it still not converging. Do you think we should try a different optimizer or maybe just add some batch normalization?

I checked the loss curves and it looks like we have some serious gradient vanishing, maybe because the learning rate is too high, maybe 10^-4, or maybe the weight initialization is just off. I tried reducing batch size to 128 but it's still not converging. Do you think we should try a different optimizer or maybe just add some batch normalization?

Question: output中是否存在“gradient vanishing”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'gradient vanishing'; oral: 'gradient vanishing'

Question: output中是否存在“weight initialization”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'weight initialization'; oral: 'weight initialization'

Question: output中是否存在“batch normalization”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'batch normalization'; oral: 'batch normalization'

Question: output中是否存在“still not converging”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'still not converging'; oral: 'still not converging'

Question: output中是否将“ten to the minus four”规范化成了“10^-4”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten to the minus four”
- 不存在这个词或规范化错误

clean: '10^-4'; oral: 'ten to the minus four'

Question: output中是否将“one hundred twenty eight”规范化成了“128”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“one hundred twenty eight”
- 不存在这个词或规范化错误

clean: '128'; oral: 'one hundred twenty eight'

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

clean: 'I checked... maybe because... maybe... or maybe'; oral: 'So I checked... maybe maybe maybe... like maybe... or uh, maybe'


I think the batch size is too small. Since... you used eight... I mean, given that you only used eight samples per iteration, it might not converge.

I think the batch size is too small. Given that you only used 8 samples per iteration, it might not converge.

Question: output中是否存在“batch size is too small”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: I think the batch size is too small.

Question: output中是否存在“samples per iteration”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“might not converge”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“eight”规范化成了“8”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“eight”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“Since... you used eight... I mean, given that”处理成了“Given that”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: Since... you used eight... I mean, given that, clean: Given that


So for the baseline, I think we should use the ResNet fifty... oh no, it is ResNet one hundred eight, and just like, uh, keep the learning rate at ten to the minus four. Actually... wait, did you see the latest paper from DeepMind on the latent diffusion? I feel like their sampling method might be more efficient for our current bottleneck, so... uh, what do you think about swapping the architecture entirely?

For the baseline, I think we should use ResNet 108, and keep the learning rate at 10^-4. Did you see the latest paper from DeepMind on the latent diffusion? I feel like their sampling method might be more efficient for our current bottleneck, so what do you think about swapping the architecture entirely?

Question: output中是否将“ResNet one hundred eight”规范化成了“ResNet 108”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ResNet one hundred eight”
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: 'ResNet one hundred eight'; clean: 'ResNet 108'

Question: output中是否将“ten to the minus four”规范化成了“10^-4”或“10^{-4}”等合理的数学表达？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“ten to the minus four”
- 不存在该词或规范化结果错误

oral: 'ten to the minus four'; clean: '10^-4'

Question: output中是否将“ResNet fifty... oh no, it is ResNet one hundred eight”处理成了“ResNet 108”或“ResNet one hundred eight”，去除了前面的纠错过程？

Choices:
- 保留最终结果且去除了纠错过程
- 去除了纠错过程但最终结果不完整
- 仍保留纠错过程
- output中没有相关话语

oral: 'ResNet fifty... oh no, it is ResNet one hundred eight'; clean: 'ResNet 108'

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 'So', 'just like, uh', 'Actually... wait', 'so... uh'

Question: output中是否存在“baseline”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“latent diffusion”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“sampling method”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“current bottleneck”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“swapping the architecture entirely”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'swapping the architecture entirely'


So basically the core idea is we want to push similar samples together and push dissimilar ones apart. Um, we do this because... well... if we just use like a cross entropy loss it might... uh... let me rephrase that... it tends to collapse if we don't have enough labels. So we use a contrastive loss with maybe five hundred twelve negative samples to force model learn more robust representations without needing labels for every single image.

The core idea is we want to push similar samples together and push dissimilar ones apart. We do this because it tends to collapse if we don't have enough labels. So we use a contrastive loss with maybe 512 negative samples to force the model to learn more robust representations without needing labels for every single image.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: 'So basically', 'Um', 'well', 'uh'

Question: output中是否去除了被否定的“cross entropy loss”并保留了最终结果“it tends to collapse”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: 'if we just use like a cross entropy loss it might... uh... let me rephrase that... it tends to collapse'; clean: 'it tends to collapse'

Question: output中是否将“five hundred twelve”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: 'five hundred twelve'; clean: '512'

Question: output中是否存在“push similar samples together and push dissimilar ones apart”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: 'push similar samples together and push dissimilar ones apart'

Question: output中是否存在“contrastive loss”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


P value... zero point zero five... oh no, zero point zero one. Not... uh... significant enough.

Question: output中是否将"P value"规范化成了"P-value"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在"P value"
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将"zero point zero one"规范化成了"0.01"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在"zero point zero one"
- 不存在这个词或规范化结果

oral: "zero point zero one"; clean: "0.01"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将"zero point zero five... oh no, zero point zero one"处理成了"0.01"？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: "zero point zero five... oh no, zero point zero one"; clean: "0.01"

Question: output中是否存在"Not significant enough"？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Need new metric, new metric. F-one score... no, BLEU score fails on ten percent accuracy.

Need new metric. BLEU score fails on 10% accuracy.

Question: output中是否存在"Need new metric"这一语义？

Choices:
- 完整保留了"Need new metric"的含义
- 部分保留或含义近似但不完整
- 缺失该语义或含义相反

clean: "Need new metric." / oral: "Need new metric, new metric."

Question: output中是否将"ten percent"规范化成了"10%"？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化，输出为"10%"
- 没有进行规范化但仍存在"ten percent"
- 不存在该表达或规范化结果错误

clean: "10% accuracy" / oral: "ten percent accuracy"

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在口语词或重复词语
- 仍存在口语词或重复词语

oral: "Need new metric, new metric." 中"new metric"重复出现

Question: output中是否将"F-one score... no, BLEU score"处理成了"BLEU score"？

Choices:
- 去除了"F-one score... no"的纠错过程，保留了最终结果"BLEU score"
- 去除了纠错过程但最终结果不完整
- 仍保留了"F-one score"等被否定的内容
- output中没有相关话语

oral: "F-one score... no, BLEU score" / clean: "BLEU score"


Thanks for talk. I think the gradient clipping... clipping might be key here. The threshold was ten... no, twenty... wait wrong, it was fifty! Fifty! I wonder if fifty fifty is optimal for convergence, so what do you think about this specific value?

Thanks for the talk. I think the gradient clipping might be key here. The threshold was 50! I wonder if 50 is optimal for convergence, so what do you think about this specific value?

Question: output中是否保留了“Thanks for the talk”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“gradient clipping”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“optimal for convergence”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“fifty”规范化成了“50”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“fifty”
- 不存在这个词或规范化结果

The threshold was 50! / it was fifty! Fifty!

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“ten... no, twenty... wait wrong, it was fifty! Fifty!”处理成了“50”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

The threshold was ten... no, twenty... wait wrong, it was fifty! Fifty! -> The threshold was 50!

Question: output中是否将“fifty fifty”处理成了“50”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

I wonder if fifty fifty is optimal -> I wonder if 50 is optimal


So Vaswani said it is essentially a weighted average. But my take is... my take is it is more like... well, a soft lookup table. We set the head count to eight... no, twelve... wait wrong, it is sixteen! It is just... how to say... if we treat queries as keys... if we treat queries as keys, we get this dynamic routing, yeah.

Vaswani said it is essentially a weighted average. But my take is it is more like a soft lookup table. We set the head count to 16! If we treat queries as keys, we get this dynamic routing, yeah.

Question: output中是否存在“Vaswani”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“weighted average”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“soft lookup table”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“dynamic routing”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“sixteen”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

oral: So, my take is... my take is, well, It is just... how to say..., if we treat queries as keys... if we treat queries as keys

Question: output中是否将“eight... no, twelve... wait wrong, it is sixteen”处理成了“16”（或“sixteen”）？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: eight... no, twelve... wait wrong, it is sixteen! / clean: 16!


So like if we look at the baseline we got about eighty four point two percent accuracy but the memory footprint is just too high for the edge device. I mean we tried increasing the hidden dimension to five hundred twelve and it just... well maybe we should say it didn't scale linearly. Um so I think we should... uh... if we just... actually let's just swap the whole MLP block for a LoRA adapter to keep it lightweight.

If we look at the baseline, we got about 84.2% accuracy, but the memory footprint is just too high for the edge device. We tried increasing the hidden dimension to 512 and it didn't scale linearly. I think we should swap the whole MLP block for a LoRA adapter to keep it lightweight.

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

So like, I mean, Um, uh, just... well maybe we should say

Question: output中是否将“eighty four point two percent”规范化成了“84.2%”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“eighty four point two percent”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“five hundred twelve”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“it just... well maybe we should say it didn't scale linearly”处理成了“it didn't scale linearly”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

it just... well maybe we should say it didn't scale linearly -> it didn't scale linearly

Question: output中是否存在“look at the baseline”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“memory footprint is just too high for the edge device”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“increasing the hidden dimension”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“swap the whole MLP block for a LoRA adapter”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“keep it lightweight”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Basically not significant, yeah. p-value is... p-value is zero point zero six, which just misses threshold. I think we need more samples, more samples, maybe five hundred instead of three hundred, to really confirm if gain is real, you know?

Not significant. p-value is 0.06, which just misses threshold. I think we need more samples, maybe 500 instead of 300, to really confirm if gain is real.

Question: output中是否存在“misses threshold”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“confirm if gain is real”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“zero point zero six”规范化成了“0.06”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“zero point zero six”
- 不存在这个词或规范化结果

p-value is zero point zero six -> p-value is 0.06

Question: output中是否将“five hundred”规范化成了“500”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“three hundred”规范化成了“300”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“three hundred”
- 不存在这个词或规范化结果

instead of three hundred -> instead of 300

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Basically, yeah, is... p-value is, more samples more samples, you know?

Question: output中是否将“p-value is... p-value is”处理成了“p-value is”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了重复或解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

Question: output中是否将“more samples, more samples”处理成了“more samples”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了重复或解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

more samples, more samples -> more samples


So, the reviewer said the baseline is too weak, but, uh, I think the p-value of zero point zero five is sufficient for this proof of concept, right?

The reviewer said the baseline is too weak, but I think the p-value of 0.05 is sufficient for this proof of concept, right?

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“zero point zero five”规范化成了“0.05”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“zero point zero five”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否存在“reviewer said the baseline is too weak”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否存在“proof of concept”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反


Honestly, contrastive learning is basically just... uh, pushing positive pairs together and pulling negatives apart in the embedding space. So, like, if we take a batch of five hundred twelve samples, we use a contrastive loss, maybe NT-Xent, to ensure the augmented views of the same image are close. It is sort of... wait, actually, the key is the temperature hyperparameter, maybe zero point zero seven, which controls how sharply the model penalizes hard negatives. It can be tricky to tune, but that is essentially how we get those robust representations without labels.

Honestly, contrastive learning is just pushing positive pairs together and pulling negatives apart in the embedding space. So, if we take a batch of 512 samples, we use a contrastive loss, maybe NT-Xent, to ensure the augmented views of the same image are close. The key is the temperature hyperparameter, maybe 0.07, which controls how sharply the model penalizes hard negatives. It can be tricky to tune, but that is essentially how we get those robust representations without labels.

Question: output中是否保留了“pushing positive pairs together and pulling negatives apart”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: pushing positive pairs together and pulling negatives apart

Question: output中是否保留了“augmented views of the same image”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

clean: augmented views of the same image

Question: output中是否保留了“penalizes hard negatives”这一语义？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“five hundred twelve”规范化成了“512”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“five hundred twelve”
- 不存在该词或规范化错误

Question: output中是否将“zero point zero seven”规范化成了“0.07”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“zero point zero seven”
- 不存在该词或规范化错误

oral: zero point zero seven, clean: 0.07

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“It is sort of... wait, actually, the key is”处理成了“The key is”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: It is sort of... wait, actually, the key is, clean: The key is


I mean, if we just, uh, stick with the current transformer block and maybe, uh, scale the hidden dimension to five hundred twelve... oh no, it was seven hundred sixty eight, then we could probably, you know, mitigate some of that gradient vanishing issue without needing to, like, re-initialize the whole weights matrix, right?

If we just stick with the current transformer block and maybe scale the hidden dimension to 768, then we could probably mitigate some of that gradient vanishing issue without needing to re-initialize the whole weights matrix, right?

Question: output中是否保留了“stick with the current transformer block”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: stick with the current transformer block

Question: output中是否保留了“mitigate some of that gradient vanishing issue”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: mitigate some of that gradient vanishing issue

Question: output中是否保留了“re-initialize the whole weights matrix”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

clean: re-initialize the whole weights matrix

Question: output中是否将“seven hundred sixty eight”规范化成了“768”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“seven hundred sixty eight”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: seven hundred sixty eight; clean: 768

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“five hundred twelve... oh no, it was seven hundred sixty eight”处理成了“768”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: five hundred twelve... oh no, it was seven hundred sixty eight; clean: 768


Honestly, I think we should use a transformer, a transformer for this. The latency is... oh no, it is not twelve milliseconds, it is fifteen milliseconds. we need to optimize the weights, optimize the weights in that new garden... I mean, the new Garden project.

Honestly, I think we should use a transformer for this. The latency is 15 milliseconds. We need to optimize the weights in the new Garden project.

Question: output中是否保留了“use a transformer”？

Choices:
- 完整或等价保留
- 部分保留或近似但不完整
- 缺失或含义相反

Question: output中是否将“fifteen milliseconds”规范化成了“15 milliseconds”？

Choices:
- 保留了目标规范化结果
- 仍保留原始说法但没规范化
- 缺失或规范化错误

Question: output中是否将“garden”规范化成了首字母大写的“Garden”？

Choices:
- 保留了目标规范化结果
- 仍保留原始说法但没规范化
- 缺失或规范化错误

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

a transformer, a transformer; optimize the weights, optimize the weights

Question: output中是否将“oh no, it is not twelve milliseconds, it is fifteen milliseconds”处理成了“15 milliseconds”？

Choices:
- 保留最终结果且删掉被否定/解释性过程
- 删掉过程但最终结果不完整
- 仍保留被否定/解释性过程
- 相关结果缺失

oh no, it is not twelve milliseconds, it is fifteen milliseconds -> 15 milliseconds

Question: output中是否将“new garden... I mean, the new Garden project.”处理成了“new Garden project”？

Choices:
- 保留最终结果且删掉被否定/解释性过程
- 删掉过程但最终结果不完整
- 仍保留被否定/解释性过程
- 相关结果缺失

new garden... I mean, the new Garden project. -> new Garden project


So looking at the ablation, we saw the FID score dropped to twelve point four, which is good, and then, uh, we tried adding stochastic depth for vision transformers but it didn't really help with out of distribution robustness in medical imaging, plus we checked the FLOPs, just to see if it scaled like Kaplan et al. twenty twenty, but it's just... how should I put it... not quite there yet.

Looking at the ablation, we saw the FID score dropped to 12.4, which is good, and then we tried adding stochastic depth for Vision Transformers but it didn't really help with out-of-distribution robustness in medical imaging, plus we checked the FLOPs, just to see if it scaled like Kaplan et al. 2020, but it's just not quite there yet.

Question: output中是否保留了“ablation”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“FID score”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“stochastic depth”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“medical imaging”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否保留了“not quite there yet”？

Choices:
- 有
- 没有这个词或只有一部分
- 和这个词含义相反

Question: output中是否将“twelve point four”规范化成了“12.4”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“twelve point four”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“vision transformers”规范化成了首字母大写的“Vision Transformers”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“vision transformers”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: vision transformers, clean: Vision Transformers

Question: output中是否将“out of distribution”规范化成了带连字符的“out-of-distribution”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“out of distribution”
- 不存在这个词或规范化结果

oral: out of distribution, clean: out-of-distribution

Question: output中是否将“FLOPs”规范化为了正确的大小写形式“FLOPs”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“FLOPs”或类似发音词
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否将“twenty twenty”规范化成了“2020”？

Choices:
- 进行了相同或合理的规范化
- 没有进行规范化但存在“twenty twenty”
- 不存在这个词或规范化结果

Question: output中是否出现了oral中的口语词，或重复词语情况？

Choices:
- 不存在
- 仍存在

Question: output中是否将“but it's just... how should I put it... not quite there yet”处理成了“but it's just not quite there yet”？

Choices:
- 进行了相同处理
- 去除了解释性语句但没保留最终结果
- 没有去除
- output中没有相关话语

oral: but it's just... how should I put it... not quite there yet., clean: but it's just not quite there yet.