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读paper的目的：看懂GNN如何和RL结合的方法。本文的GNN是HGNN，RL用的PPO算法。主要是看懂GNN和RL如何连接起来以及如何训练的。启发：1.不同size的graph经过feature抽取之后可以经过pooling来统一维度，再送入RL学习。2.对于GNN可以根据节点的不同特性用不同的GAT进行feature的抽取。3.对于不同的step，action的维度和可选择的值都在变化，作者

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Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文试图解决的问题是实际场景中双镜头超分辨率（Dual-lensSuper-Resolution,DuSR）的性能提升。具体来说，论文关注以下几个关键问题：1.如何改进双镜头超分辨率中的匹配和变形性能，特别是在低分辨率（LR）图像和参考图像（Ref）之间存在较大分辨率差距和不同视场（FoV）的情况下。2.如何适应实际捕获的双镜头图像，现有方法大多使用合成数据集

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一、论文信息1标题《LlaMaVAE:GuidingLargeLanguageModelGenerationviaContinuousLatentSentenceSpaces》，2作者YingjiZhang

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