由研究团队开发的GUI-explorer是一种突破性的无训练智能体，采用无监督学习方法自主探索移动应用界面并提取知识。该技术通过动态解析UI层级结构和视觉元素，实现了对未知应用的零样本适应能力，任务成功率提升显著且...

MetaLoRA通过引入元学习原理的动态参数生成机制，显著提升了基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的微调策略的灵活性和任务感知能力。这一技术突破解决了传统LoRA方法在跨任务适应性上的局限性，通过动态生成低秩矩阵参...

元学习是训练系统学习和快速适应新任务的过程。谷歌的这项工作使用从通用图灵机生成的合成数据来改进元学习，并在实验和理论上分析结果。该论文称，通用预测器（UP）是一种通用的元学习方法，可以学习任何任务。UP是...

本文探讨了不同的数据优化方案，以实现在最小的计算成本下，模型之间的知识转移。此技术能够帮助开发人员在不同场景下利用已有的模型知识，从而节省时间和成本。研究人员发现，通过将数据集合并和调整模型参数，可以...