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只需几十个样本即可训练专家模型，强化微调RLF能掀起强化学习热潮吗？具体技术实现尚不清楚，AI2此前开源的RLVR或许在技术思路上存在相似之处。
研究团队在最新时间序列预测基准评测TFB的25个数据集上进行了广泛验证，证明了DUET的卓越性能，为各行业的时间序列预测任务提供了全新的解决方案。
近期，知名研究机构 Appier AI Research 和国立台湾大学，联合发表了一篇论文
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
在时间序列预测领域，当前主流的扩散方法还是传统的基于噪声的方法，未能充分利用自回归技术实现时间序列建模。
这段时间，OpenAI 宣告连续 12 轮轰炸，让 2024 年底的大模型领域热闹起来了。 但坚持每个凌晨看直播的话会发现，越到后面的发布越平淡，内心的波动也越少了。
AI圈的大新闻，雷总在线挖人，小米要发力大模型了！
o1/o3带火的推理计算Scaling，原来谷歌早在今年8月就曾探讨过。
每一次，当基础模型能力变强，总会有人预言：RAG（检索增强生成）或许要过时了。
大模型的竞速赛，正站在通用底座的基础上，掀起“领域增强”风暴。