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领域自适应是与机器学习和转移学习相关的领域。 当我们的目标是从源数据分布中学习在不同（但相关）的目标数据分布上的良好性能模型时，就会出现这种情况。 例如，常见垃圾邮件过滤问题的任务之一在于使模型从一个用户（源分发）适应到接收显着不同的电子邮件（目标分发）的新模型。 注意，当有多个源分发可用时，该问题被称为多源域自适应。
Efficient Domain-Adaptive Policy Learning via Kernel Representation with Application to Quadrotor Control under Non-Stationary Disturbances
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BioMamba: Domain-Adaptive Biomedical Language Models
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More Than Efficiency: Embedding Compression Improves Domain Adaptation in Dense Retrieval
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MentalMARBERT: Domain-Adaptive Pre-training and Two-Stage Fine-Tuning for Arabic Mental Health Disorders Detection
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Refining Pseudo-Audio Prompts with Speech-Text Alignment for Text-Only Domain Adaptation in LLM-Based ASR
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xOffense: An Autonomous Multi-Agent Framework for Penetration Testing with Domain-Adapted Large Language Models
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Domain-Adapted Retrieval for In-Context Annotation of Pedagogical Dialogue Acts
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Context-Mediated Domain Adaptation in Multi-Agent Sensemaking Systems
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CataractSAM-2: A Domain-Adapted Model for Anterior Segment Surgery Segmentation and Scalable Ground-Truth Annotation
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Revisiting Cross-Attention Mechanisms: Leveraging Beneficial Noise for Domain-Adaptive Learning
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AutoAdapt: An Automated Domain Adaptation Framework for LLMs
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iScript: A Domain-Adapted Large Language Model and Benchmark for Physical Design Tcl Script Generation
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An Example for Domain Adaptation Using CycleGAN
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Tutoring Large Language Models to be Domain-adaptive, Precise, and Safe
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SolarGPT-QA: A Domain-Adaptive Large Language Model for Educational Question Answering in Space Weather and Heliophysics
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参考链接
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