Falling headlong off the tee() memory cliff
SSIM was chosen over CNN-based approaches for a deliberate reason: reproducibility without infrastructure. SSIM is a deterministic mathematical function. No training data, no model weights, no GPU, no framework dependencies. Anyone with fontconfig and node-canvas can reproduce these exact numbers on the same platform.
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一開始我被刻意不告知任務的目的。但研究人員後來解釋，這些任務是為了啟動我大腦中的「跨情境學習」（cross‑situational learning, CSL）能力：也就是我們天生、直覺地利用統計資訊，逐漸推敲單字意義與基本文法的能力。你可以在這裡深入了解語言習得中的統計學習，但簡而言之，它指的是大腦根據語音中出現頻率，去辨識語言中的規律與模式（例如哪些字常一起出現）。
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without allocation. But there is a fair amount of overhead in the