「少样本评分」共找到 507 篇相关文章
ACL 2025｜自我怀疑还是自我纠正？清华团队揭示LLMs反思技术的暗面
本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。
免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad，发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token，推理速度可提61 - 97倍，还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息，实现「少算多准」。
谷歌 Cloud AI 总监 14 年血泪复盘：AI 时代工程师不可替代的 5 类能力，代码反而排在最后
谷歌 Cloud AI 总监 Addy Osmani 复盘 14 年谷歌职场，指出在大厂代码非决定工程师发展的关键，分享 21 条心得，如用户至上、携手求真等，助工程师少走弯路。
DeepMind大佬最新暴论：单体大模型穷途末路，未来买的不是模型，是"智能路由"
DeepMind研究员Andrew Trask认为，因Scaling Law对资源需求攀升，AI将成协议而非程序。组合不同厂商模型有优势，当主流榜单同等评分时变革加速，之后人们将买“智能本身”。
首个多人对话视频生成框架MultiTalk，角色有表情还能互动
现有音频驱动人体动画方法多聚焦单人，处理多音频流能力弱、指令跟随有局限。中山大学提出多人对话视频生成新框架MultiTalk，介绍了技术原理，演示效果显示其指令跟随能力强、伪影少。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
刷榜多元时序预测，性能波动0%！打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域，长期存在通道依赖（CD）与通道独立（CI）路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架，结合时空解耦架构与置换不变正则化策略，解决范式矛盾，取得优异效果。
极客部落 OPC 入驻路演评审，首批AI创业共建者加速集结
5月8日，极客部落OPC入驻路演评审活动举办，旨在筛选首批入驻团队。活动邀请多部门代表评审，路演项目覆盖多领域，采用多维度评分机制，后续将确定入驻名单，极客部落会持续支持AI创业者。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。