ACR(Automatic Convolution Relevance)和scar(Selective Contextual Representations)都是用于提高神经语言模型性能的技术，但它们的主要区别在于关注点和应用场景。
ACR主要关注于自回归(AR)模型的训练过程，传统的自回归模型在训练过程中会忽略前一个时间步的信息，导致在预测下一个词时可能无法利用到前面的知识，为了解决这个问题，ACR通过引入可学习的上下文相关权重来调整自回归模型的预测分布，使其能够更好地利用前面的信息，这种方法在训练过程中可以自动地学习到与上下文相关的信息，从而提高模型的性能。
而scar则是一种用于预训练语言表示的方法，它通过在大规模文本数据上进行无监督学习来生成一种低维、稠密的表示，这种表示可以捕捉到词汇之间的语义关系，并在各种下游任务中取得显著的性能提升，scar的主要优点是它可以在不同的任务和领域之间共享知识，从而提高模型的泛化能力。
ACR主要关注于改进自回归模型的训练过程，使其能够更好地利用上下文信息；而scar则是一种通用的预训练方法，可以生成具有语义关系的低维表示，从而提高各种任务的性能。
