「样本高效学习」共找到 1993 篇相关文章
谷歌发布首个AI+教育RCT实验,传统教材要凉?
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统,有两阶段AI生成框架,构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明,使用该系统的学生学习效果和体验更好,还介绍了其可用场景。
智源悟界·Emu3.5发布,开启“下一个状态预测”!王仲远:或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5,在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升,或开启第三个Scaling范式,还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
全球首个,连续时间具身世界模型!任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度,能任意帧率自由生成,统一了离散模型分散的生成能力。
提示工程实战指南:从Zero-Shot到Graph Prompting,7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展,提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式,分析适用场景、优缺点,还给出示例,最后总结各技术适用场景及最佳实践。
AI数学能力暴涨100%,自进化直逼RL极限!CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈,CMU团队提出SRT方法,让LLM自我进化,提升数学与推理能力,性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限,提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
刚刚,李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了
斯坦福大学经典CV课程《CS231n:深度学习与计算机视觉》(2025春季)正式上线,学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲,全部18个视频可在Youtube免费看。
关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
一手奶瓶一手键盘!新手宝妈产假氛围编程,自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景,靠Cursor等工具学习。AI迭代快,她意识到要跟上,产假成自我进化契机,提醒大家学习才能不被时代抛下。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力,难以替代人类工作;计算机操作能力受训练周期、数据等限制;推理能力虽有突破,但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
科学界论文高引第一人易主!AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基,影响自然语言处理等研究。他近期再创业,还介绍了论文引用排名情况,凸显AI和医学热度。