对比维度 DeepSeek（A）
ChatGPT（B）
审稿人点评 研究范式 端到端深度表征学习：从复基带→CWD时频图→VAE潜空间→U-Net扩散→重构 。
人工特征+轻量扩散打分：从波形提取 14 维统计特征→轻量 DDPM 特征评分 。
版本A代表了目前AI领域的主流前沿（Foundation Model思路）；版本B则退回了传统信号处理+机器学习的实用主义路线。 生成网络设计 构建了包含交叉注意力机制的 U-Net（CLDM-Radar），具有明确的物理一致性损失（带宽、能量约束） 。
缺乏真正的生成网络。
Feature-DDPM-Score 仅用于计算特征域的噪声预测误差，无法逆向生成原始信号 。
在“信号合成”这一核心任务上，版本A完胜；版本B存在一定的“文不对题”。 异常检测策略 多层级潜空间特征融合 (LS-AD)：利用 U-Net 中间层特征计算马氏距离，结合极值理论（EVT）动态确定阈值 。
特征域多证据融合：在传统 14 维特征上计算噪声预测误差，配合 SVM 等传统边界分类器 。
版本A真正做到了“生成模型即检测模型”的内部结构复用；版本B的打分机制较为表层。 数据集与规模 庞大严谨。RadarSignal-10 包含 14,000 样本，覆盖 10 类复杂调制（如Frank, P4），加入多径衰落等 。
轻量级本地生成。覆盖 LFM、BPSK 等 4 个已知类与 3 个未知突发异常类 。
版本A的实验更具说服力和学术发表水准；版本B适合作为本科/硕士毕业设计的原型验证。 对比基线 (Baselines) 对比了 WGAN-GP、VAE、DDPM、WaveGrad，以及 Deep SVDD、OpenMax 等前沿深度开集算法 。
对比了 Isolation Forest、One-Class SVM、LOF、Elliptic Envelope 等传统经典算法 。
版本A处于现代深度学习前沿；版本B的基线过于传统，停留在 Scikit-Learn 层面。 核心指标表现 FID=12.7，开启 AUROC=94.7%。全面碾压基线方法 。
Feature-DDPM-Score 的 AUROC 为 82.9%，甚至低于 One-Class SVM 的 86.0%。
版本A展示了技术的上限；版本B展示了该技术在低维特征下面对传统算法的尴尬现状，极度诚实。 计算复杂度 极高。A100 训练 48 小时，DDIM 50 步推理耗时 0.87 秒 。
极低。普通 CPU 即可运行本地脚本并在秒级出图 。
工业落地时，版本A面临算力瓶颈；版本B可无缝部署于资源受限的边缘设备。 工程落地与架构 给出了 Vue+FastAPI 的 4 层架构原型系统压测数据 。
详细探讨了分层推理架构、数据闭环机制以及敏感技术开源的伦理边界 。
版本A侧重系统的“吞吐量”表现；版本B的思想维度更高，触及了军工AI落地的数据治理核心。
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