「少样本泛化」共找到 803 篇相关文章
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
xAI 新模型 Grok 4 Fast 卷疯了！少用 40% token 还能追平 Grok 4，限定范围可直接免费用
近日，马斯克旗下 xAI 推出新 AI 模型 Grok 4 Fast，将非推理与推理能力整合，少用 40% token 追平 Grok 4，运行成本降 98%。它有 200 万 token 窗口，多平台可用，部分范围免费。
B站出海的强有力支柱：最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0，引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题，实现零样本TTS双维度控制，在多方面表现优异，为B站出海及AIGC应用奠定基础。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
统一视觉多模态与多任务！快手可灵与港科大团队发布视频生成模型，加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo，统一训练多种视觉模态，让模型更懂物理规律，视频生成更真实可控，还实现零样本泛化，在多任务表现优异。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。