风毕业后第一次回厦大，这次回来见到了小伙伴，非常开心。
吴姐一直陪着风，从到厦门到离开厦门，人生能遇到这样的朋友很难得，庆幸有这样的朋友。
不过风今天开玩笑说，幸亏没有和一个城市和学校，要不然吴姐要一直为她操心。
风碰到问题是懵的，吴姐能够非常快速给出决定。碰到这样的人，真的好幸运。
总结一下，青年基金的注意点：
1、每年三月份提交，前一年的7月份最好写完，每隔一段时间拿出来就要优化一下；
给足修改时间，另外把写青年基金作为所有事情优先级中的NO1;
2、关于青年项目的重要内容
研究目标最好是一段话，根据研究目标，分解为几个研究内容。
科学内容，最好是学术界没有解决的问题，如果自己做了，可以对学术界有所推动(共性问题)，而不是为了解决自己的研究内容的问题；
特色和创新点，不能仅仅突出不一样的地方，还要突出对整个学术界的推动。
题目：突出方法研究，不能太偏心理学，注意赛道选择。
摘要，研究背景，要做的内容，创新点。
3、风的小师妹，重庆妹子
一个性格特别豪爽的人，遇到事情绝不内耗，不满意就说出来。
非常喜欢这种人的性格，可惜自己没有。她目前主要做个人的情感识别，主要聚焦在多模态，是一个非常好方向。
4、风的大师弟
一个做数字人的师弟，目前在做真人数字人生成；
其中包括但不限于真人数字人换头发，换衣服，换装。
师弟是真的科技前沿跟大厂pk，好卷。
今天更新认知，有一篇论文，风想分享给大家：
RWKV 是一种神经网络架构。它的名字来源于其核心组件，即 “Receptance - Weight - Key - Value”（接收 - 权重 - 键 - 值）。这种架构是为了解决序列数据处理问题而设计的，尤其在自然语言处理领域展现出了独特的优势。它试图结合循环神经网络（RNN）和 Transformer 架构的长处，克服它们各自的一些缺点。
接收 - 权重 - 键 - 值（Receptance - Weight - Key - Value）机制：
这是 RWKV 架构的核心机制。“接收（Receptance）” 类似于一种对输入信息的筛选或调节因子，它决定了输入信息如何被模型接收和处理。“权重（Weight）” 用于控制信息的重要性，在信息聚合等过程中起到关键作用。“键（Key）” 和 “值（Value）” 的概念部分借鉴了 Transformer 中的键值对机制，用于信息的检索和传递。通过这种 RWKV 机制，模型可以更灵活地处理序列数据中的信息交互和流动。
最后，风要说的是，青年基金中的比例非常高，将近60%，所以整理思路，一路向前，直到成功。
