无需其他表征组件：Diffusion Transformers 可自行提供表征指导

基于摘要分析。本文研究扩散 Transformer 生成训练中的表征指导问题，提出 Self-Representation Alignment（SRA），通过模型内部自蒸馏提供指导，避免引入额外的复杂表征训练框架或大型预训练表征基础模型。主要研究对象是生成模型的内部表征学习，并非 EEG 或 BCI。 核心机制是将较高噪声条件下、较浅层的输出潜在表征，与较低噪声条件下、较深层的潜在表征对齐，在生成训练过程中逐步增强表征学习。作者认为，扩散 Transformer 自身包含的判别过程能够提供这种指导。摘要未披露具体对齐损失、层与噪声水平的选取、蒸馏目标的更新方式或梯度处理，相关实现尚未验证。 作者报告，在 DiTs 和 SiTs 上应用 SRA 均带来性能改善；相较依赖复杂辅助表征训练框架的方法，SRA 表现更好，并达到与依赖强大外部表征先验的方法相近的表现。摘要未提供数据集、指标、数值、训练预算及基线配置，因此目前不能量化收益，也不能确认其计算效率优势；实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：若 EEG 扩散生成模型在不同噪声水平和网络深度间存在稳定、保留任务信息的表征关系，这种内部指导机制可能用于 EEG 生成或表征预训练。可复用的是跨层、跨噪声自蒸馏思路；需要改造信号编码、通道处理和对齐目标。低信噪比、跨被试差异及小数据可能使蒸馏目标偏向伪迹或个体特征。一个可检验的小实验是在固定数据划分、模型及训练预算下，对照加入与不加入 SRA 的 EEG 扩散模型，同时评估生成质量及冻结表征的跨被试任务表现。该迁移假设不属于原论文已验证结果，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。