ACR(Automatic Convolution Relevance)和scar(Selective Contextual Representations)都是用于提高神經語言模型性能的技術，但它們的主要區別在于關注點和應用場景。

ACR主要關注于自回歸(AR)模型的訓練過程，傳統的自回歸模型在訓練過程中會忽略前一個時間步的信息，導致在預測下一個詞時可能無法利用到前面的知識，為了解決這個問題，ACR通過引入可學習的上下文相關權重來調整自回歸模型的預測分布，使其能夠更好地利用前面的信息，這種方法在訓練過程中可以自動地學習到與上下文相關的信息，從而提高模型的性能。

而scar則是一種用于預訓練語言表示的方法，它通過在大規模文本數據上進行無監督學習來生成一種低維、稠密的表示，這種表示可以捕捉到詞匯之間的語義關系，并在各種下游任務中取得顯著的性能提升，scar的主要優點是它可以在不同的任務和領域之間共享知識，從而提高模型的泛化能力。

ACR主要關注于改進自回歸模型的訓練過程，使其能夠更好地利用上下文信息；而scar則是一種通用的預訓練方法，可以生成具有語義關系的低維表示，從而提高各種任務的性能。

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