「小样本学习」共找到 2422 篇相关文章
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间?GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM,搭建GLEAM - Bench基准,设计通用策略,实现零样本适配未知空间,在多指标上超越先前方法。
一文探析多分类指标Accuracy/Precision/Recall/F1-score
文章探讨机器学习分类模型评价指标,指出Accuracy在不平衡数据集有缺陷,需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标,还给出不同场景下指标侧重建议。
让GPU不再摸鱼!清华蚂蚁联合开源首个全异步RL,一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²,实现全异步强化学习训练系统,解耦模型生成与训练流程,大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA,性能接近235B模型。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年,希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’,难以应对数据分布‘尾部’,应转向能驾驭分布尾部的技术,把多样性作为核心目标。
复读一年,AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分!AI 数学能力发生了什么?
今年媒体让AI做高考数学题,Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年,AI数学能力指数级增长,这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题,未来高考数学或难区分模型能力。
机器人为什么要拟人?终于有人正确回答了
今年6月,英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台,深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据,深度机智以人类学习范式破局,完成全栈技术闭环,领先优势扩大。
2026 将近,世界模型到底更「世界」了吗?
近期 Runway 发布相关产品,让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸,业内理解不断变化,概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级,出现概念同名但内核分裂现象。
Zero-RAG,对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余,RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG,能精准识别并剪除冗余知识,砍 30%语料准确率掉点小,检索延迟降 22%,还介绍了其技术方案。
亚马逊开建AGI实验室,一号位也是华人
亚马逊借Gen AI浪潮转型,去年9月成立Amazon AGI SF Lab,一号位是华人David Luan。实验室高手云集,其首个产品Amazon Nova Act表现出色,秘诀在于强化学习,为AI搭建“健身房”。
千万养虾人的终极梦想!全球首个「养虾本」带你懒人养虾开箱即食
荣耀发布自研 YOYOClaw 龙虾技术,首发于 MagicBook 系列,开创「养虾本」品类。该技术预置龙虾能力,具备自主学习,节省 50% Token,有设备级防护,实现多端共享,推动 AI 产业范式转变。