「少样本学习」共找到 1754 篇相关文章
12小时登顶OpenAI MLE-bench!上海AI Lab开源算法进化框架MLEvolve
上海AI实验室开源算法进化框架MLEvolve,12小时登顶OpenAI MLE - bench榜单第一。它是自进化机器学习系统,在75道Kaggle竞赛题上奖牌率达61.33%,为AI自主算法设计提供新方案。
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
万字拆解:Manus 的 PMF 到底是什么,以及谁在为它一直买单?
本文深入剖析 Manus,探讨其 PMF。分析其使用场景、产品价值,对比与 ChatGPT 差异,勾勒核心用户画像,还发现 AI 工具分工、用户消费特点等,指出 AI 竞争关键,阐明 Manus 边界与行业机会方向。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601,总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现,团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等,使其比肩闭源模型。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
解锁任意步数文生图,港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架,可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式,用两条互补训练信号,在GenEval基准表现出色,让文生图训练更灵活且具扩展性。
智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”:为什么先学会创作,后学会抄袭?
深度学习中,扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出,这源于隐含的动力学正则化,训练分两阶段,数据量增加会拉开‘泛化窗口’,还给出数学解释。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言,不看好大语言模型通往AGI,也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型,认为其与LLM本质不同,还回顾AI学习史引出JEPA架构。
浙大联手字节:开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作,提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M,有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench,小参数量下超越现有开源模型。