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　　此外，MusiCoT 可以自然地为 AR 模型提供音乐参考功能，将输入的可变长度的音乐音频作为可选风格参考。一方面可以将参考歌曲变成 CLAP 中的音频嵌入，然后直接提取来替代要推理的思维链过程，这样跳过中间推理直接过渡到音频生成；另一方面引入残差矢量量化（RVQ）对音频向量信息进行量化处理，让音频信息更模糊，从而更容易规避直接抄袭的风险。最后，MusiCoT 相较于其他 CoT 方法实现了可扩展性并且可以不依赖人工标记的数据。

　　在实际训练中，语义 LM 将展平 CLAP RVQ token 作为了额外的预测目标，如下图所示。与典型的 CoT 训练类似，这些预测的 token 采用了与音频 token 相同的处理方式，即用来计算交叉熵损失。唯一的区别是添加了两个新的特殊 token（cot_bos 和 cot_eos），以预测何时从生成 MusiCoT token 转换为音频 token。