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  • CLIP 模型简介 - 知乎
    zero-shot（零样本学习）：是对某些类别完全不提供训练样本，是没有标注样本的迁移任务，这种任务被被称为zero-shot。它不需要训练样本就可以直接进行预测。模仿人脑的学习能力和知识的迁移能力，根据以往的有关经验对未知的有关事物做出预测。
  • 大模型思维链（Chain-of-Thought）技术原理 - 知乎
    将 One-Shot 与 Few-Shot、Zero-Shot 区分开的原因是它最接近某些任务与人类沟通的方式。 相比之下，如果没有示例，有时很难传达任务的内容或格式。 Zero-Shot（0S） 和 One-shot 类似，但不允许提供样本，只给出描述任务的自然语言指令。
  • 怎么用Keyshot渲染出逼真的产品？需要调整哪些东西吗？ - 知乎
    康石石根据具体的渲染过程和大家分享一下KeyShot的使用方法。 首先，把做好的模型导入KeyShot里面。
  • SCI投稿，编辑要求给一个running title，该怎么写？原标题需要改吗？ - 知乎
    编辑的意思是看到你的标题（包括空格）已经超过70个字符，感觉有一点长，影响文章标题的易读性，建议你取一个running title，也就是短标题，能够让读者快速的了解文章的主要内容，这只是一个建议，是否修改原标题以及是否取一个短标题看你自己的决定。
  • 为什么few-shot learning普遍采用n-way k-shot的方式？ - 知乎
    可以这样理解： 什么是few shot问题，是新问题出现时（测试阶段）我们只有少量的有标签数据，所以在每个小样本任务中的n-way k-shot设置是用来构建这样的小样本场景以提供我们评估算法性能，又因为算法性能评估以平均意义来讲更能论证泛化性能，所以我们一般会评估成百上千个小样本任务的平均
  • 哪里有标准的机器学习术语(翻译)对照表？ - 知乎
    单样本学习（one-shot learning，通常用于对象分类） 一种机器学习方法，通常用于对象分类，旨在通过单个训练样本学习有效的分类器。 另请参阅少量样本学习。
  • 单目深度估计现在有哪些效果比较好的模型呢？ - 知乎
    使用这种框架，论文方法能够将已有数据集的深度信息转移到新的目标数据集上，从而实现零样本（Zero-shot）深度估计。在实验中，论文方法使用了几个标准数据集进行测试，并证明了所提方法在零样本深度估计方面比现有SOTA表现更好。
  • 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？ - 知乎
    面试官礼貌地说有点道理^_^，然后开始发威→__→：“那T5这种encoder-decoder也能兼顾理解和生成啊？像FLAN那样instruction tuning之后zero-shot性能也不错呢？为啥现在几十几百B参数量的大模型基本都是decoder-only呢？




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