「少样本泛化」共找到 803 篇相关文章
我花499找人上门安装OpenClaw，看到了AI时代最魔幻的一幕。
作者花499元体验OpenClaw上门安装服务，发现市场价格混乱，从30到5000元不等。安装师傅非技术出身且自己少用该工具。同时指出OpenClaw有安全隐患，提醒大家别因恐惧盲目安装。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
英伟达发射了首个太空AI服务器，H100已上天
11月2日，英伟达首次将H100 GPU送入太空，搭载于Starcloud-1卫星测试AI处理应用。太空数据中心能源成本低、不占土地、少排温室气体，Starcloud计划未来大规模部署，还筹划后续任务。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
刚开源仅3天狂揽4.9K star，轻量超高效版OpenClaw，10美元硬件就能跑！
OpenClaw火遍全网但硬件要求高、成本不菲。新开源的PicoClaw是其轻量替代方案，由Sipeed开发，内存占用少、启动快、成本低、便携性强，安装简单，功能多样，刚开源就成热议新星。
DeepSeek-OCR降本增效，10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布，通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题，能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程，还展示其用较少token超越现有模型的能力。
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
Ilya重磅发声：Scaling时代终结！自曝不再感受AGI
Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。